inhaltbasierte

Inhaltbasierte Ansätze beschreiben Vorgehensweisen, bei denen die Inhalte eines Objekts im Mittelpunkt der Analyse oder Entscheidungsfindung stehen. Der Begriff setzt sich aus Inhalt (Content) und basierte(n) Methoden zusammen und wird in der deutschsprachigen Fachliteratur in verschiedenen Disziplinen verwendet. Er dient oft als Gegenbegriff zu nutzerbasierenden oder metadatenbasierten Verfahren, bei denen Kontextinformationen, Verhalten oder Beschreibungen eine zentrale Rolle spielen.

Typische Anwendungsfelder sind Information Retrieval, Recommender Systeme, Computer Vision und Multimediadatenanalyse. Im Bereich der Suche wird von inhaltbasierter Suche oder inhaltbasierter Abfrage gesprochen, bei der Merkmale des Inhalts (Texte, Bilder, Audiosignale) zur Indexierung und Rangordnung herangezogen werden. In der inhaltsbasierten Filterung empfehlen Systeme ähnliche Objekte basierend auf den Eigenschaften des Inhalts selbst, statt auf dem Nutzerverhalten zu beruhen. In CBIR verwenden Algorithmen visuelle Merkmale wie Farbe, Textur und Form, um Bilder zu identifizieren oder zu vergleichen.

Vorteile der inhaltbasierten Ansätze liegen in der Interpretierbarkeit, der Robustheit gegenüber neuen Nutzern oder Items und der Unabhängigkeit von umfangreichen Nutzerdaten. Nachteile ergeben sich aus der Abhängigkeit von zu extrahierenden Merkmalen, möglicher Overspecialization, begrenzter Vielfalt bei fehlerhaften oder unrepräsentativen Merkmalen und hohem Rechenaufwand bei komplexen Inhalten. Viele Systeme verfolgen daher hybride Strategien, die inhaltbasierte Merkmale mit nutzerbasierten Signalen kombinieren.

Historisch wurden inhaltbasierte Verfahren in den 1990er Jahren in Information Retrieval und Empfehlungssystemen populär und haben sich seither in verschiedenen Domänen weiterentwickelt.