RecommenderSysteme

Recommender Systeme, oft als Empfehlungssysteme bezeichnet, sind softwarebasierte Verfahren, die auf der Grundlage von Nutzerdaten vorhersagen, welche Objekte für einen bestimmten Nutzer relevant sein könnten. Ziel ist es, personalisierte Vorschläge zu machen, Nutzer bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen und die Interaktion sowie den Umsatz zu steigern.

Zu den Grundtypen gehören content-basierte Systeme, kollaborative Filterung und hybride Ansätze. Content-basierte Systeme erstellen Profile anhand der Eigenschaften von Items und empfehlen ähnliche Objekte. Kollaborative Filterung nutzt Muster aus dem Verhalten anderer Nutzer, um Empfehlungen abzuleiten, oft ohne explizite Inhaltsanalyse. Hybride Systeme kombinieren mehrere Signale, um Stärken verschiedener Methoden zu vereinen.

Recommender Systeme arbeiten mit Daten wie Nutzer-Item-Interaktionen, Bewertungen, Klicks oder Käufen sowie Metadaten der Items und Kontextinformationen. Typische Modellansätze sind Matrixfaktorisierung (z. B. SVD), Nachbarschaftsmodelle (k-NN), probabilistische Methoden und Deep-Learning-Modelle sowie Sequenzmodelle für Session-basierte Empfehlungen.

Die Bewertung erfolgt sowohl offline als auch online. Offline-Metriken umfassen RMSE oder MAE bei expliziten Bewertungen und Top-N-Metriken wie Precision@N, Recall@N oder NDCG. Online-Tests (A/B-Tests) messen Klickrate, Verweildauer, Conversion oder Umsatz, um echte Nutzerreaktionen zu erfassen.

Anwendungsbereiche umfassen E-Commerce, Streaming-Plattformen, Nachrichten und soziale Netzwerke. Zentrale Herausforderungen sind der Cold-Start für neue Nutzer oder Items, Skalierbarkeit, Bias und Datenschutz sowie Transparenz und Erklärbarkeit der Empfehlungen. Die Forschung bewegt sich hin zu kontextualisierten, objekt-basierten und privacy-preserving Ansätzen.