Empfehlungssysteme

Der kommerzielle Erfolg des stationren Internets hat fr den Beginn eines neuen Informationszeitalters gesorgt. Tglich Emails zu empfangen und zu versenden ist fr den Menschen des 21. Jahrhunderts genauso selbstverstndlich geworden wie das Telefonieren. Er knpft im Internet Kontakte, ttigt online berweisungen und nutzt es als Einkaufsmglichkeit oder Informationsmedium. Doch das Auffinden der fr ihn relevanten Informationen oder die Produktauswahl in Online-Shops gert in Anbetracht der im Vergleich zum realen Leben wesentlich greren Produktpalette und der Informations- und Datenflut schnell zur Sisyphusarbeit. Das zentrale Problem des Information Overflows ist somit eines der grundlegenden der Informatik, die Nadel in einem exponentiell wachsenden Heuhaufen zu finden.
In realen Geschften stehen Fachverkufer bereit, um individuelle Kaufempfehlungen auszusprechen oder den Informationsbedarf individuell zu befriedigen. Doch wer bernimmt diese Beratung in der Online-Welt? Und was genau sind individuell "relevante" Informationen? Welche Informationen sind "gut" und welche eher weniger und wie finde ich schlielich die qualitativ "bessere" und fr das einzelne Individuum "ntzlichere" Information? Hierfr bedienen sich Unternehmen und Dienstleister so genannter Empfehlungssysteme, die Suchenden Empfehlungen generieren, welche Informationen, welche Produkte oder welche Dienstleistungen fr ihre Bedrfnisse am besten geeignet sind. Gleichzeitig werden diese Systeme von Unternehmen verwendet, ihre Kunden bei der Produktsuche zu untersttzen und ihr Angebot durch gezielte Werbung zu individualisieren und personalisieren, den Kunden an sich zu binden und in letzter Konsequenz den Unternehmensgewinn zu maximieren.
Dieses Buch stellt die verschiedenen Arten und die zugrunde liegenden Algorithmen von Empfehlungssystemen dar und veranschaulicht diese anhand zahlreicher Praxisbeispiele. Ebenso wird die Geschichte des mobilen Internets beleuchtet und der Einzug von so