Empfehlungssysteme für den E-Commerce

Heutzutage werden Empfehlungssysteme für Webnutzer immer wichtiger um Produkte Dienstleistungen oder Inhalte zu finden die ihnen gefallen könnten. Empfehlungssysteme die kollaborative Filterung verwenden sind sehr anfällig für das Cold-Start-Problem da sie ausschließlich auf der Grundlage der Präferenzen der Nutzer arbeiten. Daher haben Forscher kürzlich effiziente Hybridlösungen vorgeschlagen sogenannte „hybride Empfehlungssysteme die sowohl inhaltsbasierte Filterung als auch kollaborative Filterung kombinieren um die Leistung zu steigern. Dieses Buch versucht das Cold-Start-Problem zu lösen und gleichzeitig eine Webanwendung zu implementieren die auf den Informationen der Nutzerprofile basiert. Schließlich wurden die Ergebnisse von Fragebögen und Interviews zur Geschäftsanalyse herangezogen.