Empfehlungsmechanismen
Empfehlungsmechanismen sind computergestützte Systeme, die Nutzern hilfreiche Vorschläge machen, etwa für Produkte, Filme, Nachrichten oder Social-Media-Inhalte. Sie basieren auf der Analyse von Nutzerpräferenzen, Verhaltensdaten, Kontextinformationen und Item-Metadaten, um relevante Alternativen auszuwählen oder zu ranken. Ziel ist es, die Relevanz von Vorschlägen zu erhöhen, die Nutzerzufriedenheit zu steigern und die Interaktion zu fördern.
Grundtypen der Empfehlungsmechanismen umfassen: Inhaltsbasierte Empfehlungen verwenden Merkmale von Items, um ähnliche Gegenstände zu finden; Kollaboratives
Typische Datenquellen umfassen Nutzerinteraktionen (Ansichten, Käufe, Bewertungen), Item-Metadaten (Kategorie, Tags) und Kontextdaten (Zeit, Ort, Gerät). Algorithmen
Ein typischer Workflow umfasst Datenerfassung, Vorverarbeitung, Modelltraining, Inferenz und Feedback-Integration. Systeme liefern Ranglisten und ggf. Erklärungen
Evaluation erfolgt offline mit Metriken wie Präzision, Recall, NDCG, MAP und AUC sowie online durch A/B-Tests.
Anwendungsbereiche finden sich in E-Commerce, Streaming, News, Social Media und Werbung. Ethische Aspekte betreffen Transparenz, Nutzereinwilligung,