Eine Empfehlung oder ein Empfehlungssystem ist definiert als ein Informationsfiltersystem, das darauf abzielt, die Bewertung eines Benutzers für einen bestimmten Artikel vorherzusagen.
– Quellen: Pazzani und Billsus, 2007. Content-based recommendation systems.
Chapter 2: Wie funktioniert Empfehlungssystem?
Erklärung des Prozesses
Datenerfassung
Empfehlungssysteme sammeln zunächst Daten über Interaktionen, Vorlieben und Verhaltensweisen der Nutzer. Diese Daten können frühere Käufe, den Browserverlauf, Bewertungen und soziale Verbindungen umfassen.
Datenverarbeitung
Nach der Erfassung werden die Daten verarbeitet, um aussagekräftige Muster und Erkenntnisse zu gewinnen. Dazu gehören Techniken wie Datenbereinigung, Transformation und Feature Engineering.
Auswahl des Algorithmus
Abhängig von der jeweiligen Plattform und ihren Daten wird ein bestimmter Empfehlungsalgorithmus angewandt, um Empfehlungen zu generieren. Gängige Typen sind kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und hybride Methoden.
Erstellung von Benutzerprofilen
Abhängig von der jeweiligen Plattform und ihren Daten wird ein bestimmter Empfehlungsalgorithmus angewandt, um Empfehlungen zu generieren. Gängige Typen sind kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und hybride Methoden.
Erstellung von Artikelprofilen
Anhand historischer Daten erstellen Empfehlungssysteme Benutzerprofile. Diese stellen die Vorlieben, Interessen und das Verhalten der Nutzer dar und ermöglichen es dem System, die individuellen Vorlieben zu verstehen.
Generierung von Empfehlungen
Der nächste Schritt besteht darin, dass Algorithmen Nutzerprofile mit Artikelprofilen abgleichen. Bei der kollaborativen Filterung werden beispielsweise Benutzer mit ähnlichen Vorlieben identifiziert und Artikel empfohlen, die von anderen Benutzern mit ähnlichen Profilen gemocht werden. Die inhaltsbasierte Filterung empfiehlt Artikel auf der Grundlage der Attribute von Artikeln, mit denen Benutzer zuvor interagiert haben.
Rangfolge und Präsentation
Abschließend werden die empfohlenen Elemente nach ihrer Relevanz für den Benutzer eingestuft. Die am besten bewerteten Artikel werden dem Benutzer dann über Schnittstellen wie Empfehlungslisten, personalisierte E-Mails oder Pop-up-Vorschläge präsentiert.
Chapter 3: Arten der Empfehlungssystemen
Die Empfehlungssysteme haben ebenfalls verschiedene Arten. Details dazu werden auf der Seite „Arten von Empfehlungssytemen“ erklärt.
Chapter 4: Anwendungsgebiete & Beispiele
Empfehlungssysteme finden mittlerweile in vielen Bereichen und Branchen Anwendung: E-Commerce, Streaming-Dienste, Soziale Medien, Online-Werbung, Reisebranche, Bildung, Gaming, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Personalisierung von Content Damit werden die zwei Beispielen von der große Streaming-Dienst Netflix, klassische E-Commerce-Anbieter wie Amazon und spezielle Empfehlungssysteme für kontentbasierte Werbung gezeigt.
Ursprünglich lag der Fokus von Empfehlungssystemen auf der Identifizierung expliziter Ähnlichkeiten zwischen Personen und Produkten mit verschiedenen obergenannten Methoden.
Empfehlungssysteme sind heutzutage sehr leistungsfähig, denn je mehr Daten die Menschen für all diese E-Commerce-Anwendungen oder -Dienste nutzen, desto mehr Vielfalt und große Datensätze werden gesammelt, um immer bessere Empfehlungen zu geben.
Zukunft — Deep Learning
Neuronale Netze und Deep Learning waren in den letzten Jahren in vielen verschiedenen Bereichen, und es scheint, dass sie auch bei Empfehlungssystemen hilfreich sind.
Ben Allison, ein Principal Machine Learning Scientist bei Amazon, hielt Anfang des Jahres 2023 auf der re:MARS-Konferenz von Amazon einen großartigen Vortrag über den Aufbau von Empfehlungssystemen mit rekurrenten neuronalen Netzen und Deep Learning.
Chapter 6: Zusammenfassung und kritische Reflexion
Empfehlungssysteme können ein sehr leistungsfähiges Instrument im Geschäftsleben sein, und künftige Entwicklungen werden den geschäftlichen Nutzen noch weiter steigern. Einige der Anwendungen umfassen die Möglichkeit, die Einkäufe und Benutzung auf der Grundlage von Empfehlungen zu antizipieren, und Kunden mit besseren Empfehlungen zu versorgen, was die Kundenbindung und Markentreue erhöhen kann.
Anhand der genannten Informationen lässt sich erkennen, dass alles, was wir heute kaufen oder nutzen, weitgehend durch das Empfehlungssystem bestimmt wird. Es gibt viele verschiedene Formen und Algorithmen für die Funktionsweise von Empfehlungssystemen, und diese Algorithmen werden in den nächsten Jahren immer besser und schneller personalisiert werden.
Zur kritische Reflexion ist zuerst der Datenschutz der Benutzer. Empfehlungssysteme erstellen Nutzerprofile auf Grundlage ihres Verhaltens und ihrer Präferenzen. Diese Profile können durch unsachgemäße Nutzung in die falschen Hände geraten oder unbeabsichtigt für diskriminierende Zwecke verwendet werden. Es ist entscheidend, dass Unternehmen strenge Datenschutzstandards einhalten, transparent über ihre Praktiken informieren und Mechanismen implementieren, um den Missbrauch von Nutzerdaten zu verhindern.
Ein weiterer kritischer Punkt ist die potenzielle Manipulation von Verhalten durch Empfehlungsalgorithmen. Diese Systeme werden oft von Plattformen verwendet, um die Verweildauer der Nutzer zu maximieren und ihre Aufmerksamkeit zu steigern. Dies geschieht, indem personalisierte Inhalte präsentiert werden, die darauf abzielen, Emotionen zu wecken oder kontroverse Themen zu betonen. Die ethische Frage dabei ist, inwieweit die Plattformen die Verantwortung tragen, das Nutzerverhalten zu lenken und möglicherweise negative Auswirkungen auf die Gesellschaft zu haben.
Zusammen mit den faszinierenden Verbesserungen von Technologien wie KI und maschinellem Lernen oder Deep Learning macht es wirklich Spaß, zu sehen, wie weit Empfehlungssysteme in naher Zukunft gehen können.
