Empfehlungssysteme für Gruppen. Wie man die Genauigkeit verbessert und unterschiedliche Settings abdeckt

Konsumenten sehen sich in Zeiten des Internets einer regelrechten Informationsflut gegen ber. Die wirklich relevanten Informationen herauszufiltern, wird f r viele immer schwieriger. Eine L sung bieten Empfehlungssysteme. Diese reduzieren die Komplexit t von Entscheidungen, sodass Nutzer relevante Informationen schneller finden. Ob bei der Urlaubsplanung oder beim Streaming, viele Anbieter setzen schon jetzt auf Gruppenempfehlungssysteme. Die jeweiligen L sungen k nnen aber noch nicht allgemein angewandt werden. Wie Marina Hell verdeutlicht, fehlt uns derzeit noch ein domainunabh ngiges Empfehlungssystem f r Gruppen. Wie k nnen in einem unabh ngigen Setting Empfehlungen f r Gruppen generiert werden? Und wie erreichen Empfehlungen eine bessere Genauigkeit? Hell erkl rt die theoretischen Grundlagen und entwickelt ein eigenes dom nenunabh ngiges Empfehlungssystem f r Gruppen. Aus dem Inhalt: - Empfehlungsalgorithmus; - Filtering; - Gruppierungsstrategie; - Pr ferenz; - Cluster