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Ein kompakter Einstieg in Recommender-Systeme

Eine gute Empfehlung


Die Grundlage von Empfehlungssystemen, wie sie für Amazon und Co. gelten, ist keine Zauberei. Auf verständliche Weise vermittelt der folgende Beitrag die notwendigen Zusammenhänge, um sich bei Interesse tief gehender mit der Thematik vertraut zu machen.

Die Motivation, ein Recommender System, sprich ein Empfehlungssystem, anzubieten, hat verschiedene Ausprägungen. Der Maßstab für die Güte eines solchen Service ist, wie gut die ausgesprochenen Empfehlungen den Bedürfnissen des Kunden tatsächlich auch entsprechen. Recommender sind Werkzeuge, die bei einer Entscheidungsfindung unterstützen. Sie sind allerdings nicht gleichzusetzen mit sogenannten Expertensystemen, die sich der Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) bedienen. Im Wesentlichen kann man sagen, dass ein Expertensystem auf der Grundlage einer definierten Wissensbasis und eines zugehörigen Regelsatzes die höchste Wahrscheinlichkeit einer Diagnose ermittelt und diese anhand von Fakten begründet. Ein klassisches Beispiel ist das Diagnostizieren einer Krankheit anhand bestimmter Symptome. Es ist für das Expertensystem nicht maßgeblich, wie oft diese Krankheit bereits erfolgreich diagnostiziert wurde. Bei einem Recommender ist genau diese Häufigkeit – wie oft ein Merkmal zutrifft – das Entscheidungskriterium. Bei der Vielzahl der angebotenen Services im Internet ergibt sich denklich eine große Fülle von möglichen Anwendungen. Diese können beispielsweise Kinofilme, Musiktitel, Wahlpflichtkurse einer Schule, Artikel eines Onlineshops oder Ähnliches sein.

Das, was die Empfehlung beinhaltet, wird als Item (Gegenstand) bezeichnet. Ein Item kann mehrere Eigenschaften (Merkmale) besitzen. Merkmale werden auch oft als Attribute bezeichnet. Oftmals ist es vorteilhaft, den Merkmalen eine Rangordnung (Präferenz) zuzuweisen. Der mathematische Ausdruck dafür lautet Wichtung und beschreibt, ob ein Merkmal mit einem hohen oder geringen Gewicht bei der Berücksichtigung einfließt.

Spiel der Zahlen

Auch wenn es im ersten Moment lästig erscheinen mag, gehört ein wenig Rechenkunst dazu. Aber keine Sorge, die hier besprochenen Dinge wurden auf ein absolutes Minimum reduziert, und mehr als die Grundrechenarten werden für den kleinen Ausflug in die Statistik nicht benötigt. Weil man aber bekanntlich nur einer Statistik Glauben schenken soll, die man selbst gefälscht hat, ist ein wenig Wissen darüber, wie und warum Dinge auf eine bestimmte Art und Weise gezählt werden, recht nützlich.

Grundsätzlich unterscheidet man dabe...

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