Empfehlungssysteme

1. Front Matter

   Pages I-XII

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2. Überblick

   Pages 1-20

3. Grundlagen

   Pages 21-36

4. Methoden von Empfehlungssystemen

   Pages 37-86

5. Anwendungen

   Pages 87-154

6. Back Matter

   Pages 155-174

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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, die im Rahmen von Vorlesungen an der Universität Siegen entstand, 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.
Dieses Buch ist in seiner umfassenden Form die ideale Basis für jeden, der sich ernsthaft mit Empfehlungssystemen beschäftigen will.

• Collaborative-Filtering
• Commerce
• Content-based
• Content-based-Filtering
• Differenzierungsmerkmale
• Empfehlung
• Empfehlungssystem
• Fil
• Filtering
• Intranet
• Online
• Personalisierung
• Recommender Systems
• Wissensmanagement
• filtern

Dr. rer. nat. André Klahold beschäftigt sich am Institute of Knowledge Based Systems and Knowledge Management der Universität Siegen vorrangig mit Empfehlungssystemen.

Policies and ethics