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Das Buch thematisiert die grundlegenden Fragen rund um die Personalisierung im Internet. Dabei wird insbesondere auf die Gegenstände, den Ablauf, die Möglichkeiten und die Funktionsweisen eingegangen. Im Fokus steht dabei die State-of-the-Art Technologie der Personalisierung: Das Collaborative Filtering. Diese wird von vielen grossen Internet-Playern wie Amazon. com eingesetzt, um beispielsweise Bücher zu empfehlen, die andere Kunden auch gekauft haben. Dies ist ein Versuch, die in den realen Bücherläden existierende irtümliche Nähe ins Internet zu übertragen. Die Grundidee des Collaborative Filtering ist es, Personen miteinander zu vergleichen und so aus den Präferenzen ähnlicher anderer Personen Rückschlüsse auf die Präferenzen einer bestimmten Person zu ziehen. Das Besondere an dieser Technologie ist dabei, dass keine Produkteigenschaften benötigt werden. Für das Collaborative Filtering gibt es verschiedene Möglichkeiten, die detailliert in dem Buch beschrieben werden. Neben der detaillierten Funktionsweise wird beschrieben, welches die bekanntesten Methoden sind, wie gut diese sind und wie sie verbessert werden können. Bei der Prognose von Präferenzen haben sich die memory-based Collaborative Filtering-Algorithmen bewährt. Sie stehen daher im Fokus dieser Arbeit. Ihre populärsten Algorithmen werden detailliert beschrieben, evaluiert, erstmals theoretisch fundiert und weiter verbessert.
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Personalisierung im Internet, Jan-Hendrik Dörner
- Sprache
- Erscheinungsdatum
- 2003
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- Titel
- Personalisierung im Internet
- Sprache
- Deutsch
- Autor*innen
- Jan-Hendrik Dörner
- Verlag
- Kovač
- Erscheinungsdatum
- 2003
- ISBN10
- 383000950X
- ISBN13
- 9783830009504
- Kategorie
- Skripten & Universitätslehrbücher
- Beschreibung
- Das Buch thematisiert die grundlegenden Fragen rund um die Personalisierung im Internet. Dabei wird insbesondere auf die Gegenstände, den Ablauf, die Möglichkeiten und die Funktionsweisen eingegangen. Im Fokus steht dabei die State-of-the-Art Technologie der Personalisierung: Das Collaborative Filtering. Diese wird von vielen grossen Internet-Playern wie Amazon. com eingesetzt, um beispielsweise Bücher zu empfehlen, die andere Kunden auch gekauft haben. Dies ist ein Versuch, die in den realen Bücherläden existierende irtümliche Nähe ins Internet zu übertragen. Die Grundidee des Collaborative Filtering ist es, Personen miteinander zu vergleichen und so aus den Präferenzen ähnlicher anderer Personen Rückschlüsse auf die Präferenzen einer bestimmten Person zu ziehen. Das Besondere an dieser Technologie ist dabei, dass keine Produkteigenschaften benötigt werden. Für das Collaborative Filtering gibt es verschiedene Möglichkeiten, die detailliert in dem Buch beschrieben werden. Neben der detaillierten Funktionsweise wird beschrieben, welches die bekanntesten Methoden sind, wie gut diese sind und wie sie verbessert werden können. Bei der Prognose von Präferenzen haben sich die memory-based Collaborative Filtering-Algorithmen bewährt. Sie stehen daher im Fokus dieser Arbeit. Ihre populärsten Algorithmen werden detailliert beschrieben, evaluiert, erstmals theoretisch fundiert und weiter verbessert.