Personalisierung im Internet
Individualisierte Angebote mit Collaborative Filtering
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Die Personalisierung von Inhalten und Angeboten in interaktiven Medien wie dem Internet ist eine der großen Herausforderungen der New Economy. Zur Individualisierung von Angeboten existiert eine Reihe unterschiedlicher Methoden, deren Leistungsfähigkeit jedoch von der Betriebswirtschaftslehre noch kaum empirisch erforscht wurde.Matthias Runte untersucht das "Collaborative Filtering" genannte Personalisierungsverfahren in drei Stufen: Erstens ordnet er das Verfahren in die Missing-Value-Analyse ein. Zum Zweiten führt er unter realistischen Bedingungen ein Feldexperiment durch, bei dem person...
Die Personalisierung von Inhalten und Angeboten in interaktiven Medien wie dem Internet ist eine der großen Herausforderungen der New Economy. Zur Individualisierung von Angeboten existiert eine Reihe unterschiedlicher Methoden, deren Leistungsfähigkeit jedoch von der Betriebswirtschaftslehre noch kaum empirisch erforscht wurde.
Matthias Runte untersucht das "Collaborative Filtering" genannte Personalisierungsverfahren in drei Stufen: Erstens ordnet er das Verfahren in die Missing-Value-Analyse ein. Zum Zweiten führt er unter realistischen Bedingungen ein Feldexperiment durch, bei dem personalisierte Angebote über das Internet abgegeben werden. Und drittens testet er in einer breit angelegten Simulationsstudie mit drei unterschiedlichen Datensätzen die Leistungsfähigkeit von dreißig unterschiedlichen Collaborative-Filtering-Algorithmen.
Der Autor kommt zu dem Ergebnis, dass von der in der Praxis zur Zeit üblichen kritik- und fraglosen Verwendung des Collaborative Filtering abgeraten werden muss. Der sinnvolle Einsatz dieses Verfahrens hängt nämlich von einer ganzen Reihe von Parametern ab, die in dieser Arbeit ausführlich diskutiert werden.
Matthias Runte untersucht das "Collaborative Filtering" genannte Personalisierungsverfahren in drei Stufen: Erstens ordnet er das Verfahren in die Missing-Value-Analyse ein. Zum Zweiten führt er unter realistischen Bedingungen ein Feldexperiment durch, bei dem personalisierte Angebote über das Internet abgegeben werden. Und drittens testet er in einer breit angelegten Simulationsstudie mit drei unterschiedlichen Datensätzen die Leistungsfähigkeit von dreißig unterschiedlichen Collaborative-Filtering-Algorithmen.
Der Autor kommt zu dem Ergebnis, dass von der in der Praxis zur Zeit üblichen kritik- und fraglosen Verwendung des Collaborative Filtering abgeraten werden muss. Der sinnvolle Einsatz dieses Verfahrens hängt nämlich von einer ganzen Reihe von Parametern ab, die in dieser Arbeit ausführlich diskutiert werden.
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