Automated Collaborative Filtering

Zusammenfassung

Wie in Abschnitt 2.5 ff. beschrieben, basieren Collaborative-Filtering-Verfahren auf dem Gedanken, daß man über eine Gruppe von Personen verfügt, die in einen automatischen Erfahrungsaustausch einbezogen werden soll. Die Benutzer geben ihre individuellen Präferenzen für eine Anzahl von Objekten ab. Möchte sich nun eine bestimmter Benutzer, bezeichnet als „aktiver Benutzer“, eine individuelle Empfehlung über für ihn interessante oder präferierte Objekte geben lassen, wird zunächst aus der hohen Anzahl unterschiedlicher Benutzer eine Reihe ähnlicher Benutzer identifiziert. Die Bewertungen dieser Benutzer werden dann verwendet, um dem aktiven Benutzer eine individuell für ihn passende Empfehlung auszugeben. Einrichtungen oder Systeme, die solche Empfehlungen liefern können, werden als Recommender-Systeme bezeichnet (vgl. Abschnitt 2.4.2).