Das Problem, zu einem Thema ‚passende‘ Informationen zu finden, ist vermutlich so alt, wie die Fähigkeit des Menschen, Informationen zu archivieren. Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz ‚Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen‘.
Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch ‚Recommender Systems‘ genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement.
Die ausführliche Einführung erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
Inhaltsverzeichnis
Einsatzmöglichkeiten – Content Based Filtering – Collaborative Filtering – Hybrid-Systeme – Differenzierungsmerkmale – Übersicht und Klassifikation
Über den Autor
Dr. rer. nat. André Klahold beschäftigt sich am Institute of Knowledge Based Systems and Knowledge Management der Universität Siegen vorrangig mit Empfehlungssystemen.
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