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Empfehlungssystem-Software ist abhängig von Nutzerzahl

24.02.2005 -
Cai-Nicolas Ziegler: "Bei Anbietern wie zum Beispiel Amazon zur Homepage dieses Unternehmens Relation Browser eignet sich der kollaborative Ansatz außerdem besonders gut, weil die angebotenen Produkte vom Kunden in geringen zeitlichen Abständen immer wieder benötigt werden".

Bei zum Beispiel einem Car-Recommender mache ein kollaborativer Ansatz, nach dem Motto 'Kunden, die ähnliche Autos gekauft haben oder damit Probe gefahren sind, haben sich für folgendes Automobil entschieden' wohl kaum Sinn. Cai Ziegler: "Dieser Ansatz wäre zu grobkörnig, da er sich auf eher wenige Daten stützen könnte. Wer kauft schon mehrmals im Jahr ein neues Auto?" Besser geeignet für derartige Produktsortimente seien content-basierte Empfehlungssysteme auf Basis der Features, die der Kunde wünscht oder die er gerne ausschließen möchte. Ausgehend von diesen Einschränkungen werden dann jene Produkte empfohlen, die die geforderten Kriterien erfüllen.

Denn die content-basierten Systeme sind weitestgehend unabhängig von der Nutzerzahl und der Bestellquote, da sie nicht das Verhalten der Nutzer vergleichen, sondern inhaltliche Informationen über die Produkte nutzen.

Bei Quelle können die Kunden unter anderem mittels eines Verkaufsass

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