Empfehlungssysteme

Beschreibung

Das Problem, zu einem Thema "passende" Informationen zu finden, ist vermutlich so alt, wie die Fähigkeit des Menschen, Informationen zu archivieren. Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz "Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen".
Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch "Recommender Systems" genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement.
Die ausführliche Einführung, die im Rahmen von Vorlesungen an der Universität Siegen entstand, erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
Dieses Buch ist in seiner umfassenden Form die ideale Basis für jeden, der sich ernsthaft mit Empfehlungssystemen beschäftigen will.


Das Problem, zu einem Thema "passende" Informationen zu finden, ist vermutlich so alt, wie die Fähigkeit des Menschen, Informationen zu archivieren. Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz "Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen".
Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch "Recommender Systems" genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement.
Die ausführliche Einführung erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
Das derzeit erste umfassende Buch zum Thema Empfehlungssysteme
Der amerikanische Trendforscher John Naisbitt prägte den Satz "Wir ertrinken in Informationen, aber hungern nach Wissen".
Empfehlungssysteme werden in vielen Bereichen als Lösung dieses Dilemmas gesehen. Diese auch "Recommender Systems" genannten Lösungen sind ein ebenso spannender wie neuer Bereich der Domäne Wissensmanagement.
Die ausführliche Einführung, die im Rahmen von Vorlesungen an der Universität Siegen entstand, erläutert anschaulich die hinter Empfehlungssystemen stehenden Grundlagen und Konzepte. Neben einer fundierten Darstellung des Collaborative Filtering und des Content Based Filtering werden mehr als 50 Empfehlungssysteme in kompakter Form vorgestellt und verglichen.
Dieses Buch ist in seiner umfassenden Form die ideale Basis für jeden, der sich ernsthaft mit Empfehlungssystemen beschäftigen will.

Autor*in

André Klahold

Themen in »Empfehlungssysteme«

Collaborative-Filtering Commerce Content-based Content-based-Filtering Differenzierungsmerkmale Empfehlung Empfehlungssystem Fil Filtering Intranet Online Personalisierung Recommender Systems Wissensmanagement filtern

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