Carl von Ossietzky Universität Oldenburg Hausarbeit ... - DIKO :: Index

z.B. durch Data Mining. Techniken des Data Minings sind die in Abschnitt 4.2
genannte Clusteranalyse, die in Abschnitt 4.3 folgende Assoziations- und Sequenzanalyse
und in Abschnitt 4.4 folgende Klassifikationsanalyse. Es gibt eine
Vielzahl von Empfehlungen auf der Basis dieser Vorverarbeitung:
• Nicht-Personalisierte - Empfehlung
• Attribut-basierte - Empfehlung
• ” Item-to-Item“ - Korrelation und
• ” People-to-People“ - Korrelation; die ” People-to-People“ -Korrelation ist
wiederum unterteilt in
– regelbasierte - und
– kollaborative Filterung
Nicht - Personalisierte - Empfehlungen binden das Individuum nicht ein. Die
Grundlage dieser Empfehlung ist der Durchschnitt der Meinungen aller Kunden.
Wie in Abbildung 6 zu erkennen, wird ein Internetbesucher - in diesem
Fall in Form des Männchen auf der linken Seite - modelliert mit einem roten
Hut, mit den Durchschnitt der Internetbesucher verglichen. Diese haben zu ihrem
roten Hut eine rote Tasche gekauft, bzw. besitzen eine, deshalb wird dem
Internetbesucher eine rote Tasche empfohlen, zu sehen auf der rechten Seite der
Abbildung 6.
Abbildung 6: Schaubild zu Nicht-Pesonalisierte-Empfehlungen[Buc01]
Die zweite zu betrachtende Form der Empfehlung sind die Attribut - basierten
Empfehlungen. Hier liegen syntaktische Eigenschaften den gewünschten Objektgruppen
zu Grunde, d.h. der Kunde gibt an, welche Eigenschaften das gewünschte
Objekt entsprechen soll. In Abbildung 7 wird dargestellt, dass ein Internetbesucher
die Farbe des gewünschten Objekt definiert in dem betrachteten Beispiel
17