Nutzung von Apache Mahout für eine leichtgewichtige Empfehlungsgenerierung auf der Basis von Produktbewertungen
| dc.contributor.author | Ali, Najum | |
| dc.contributor.author | Mandl, Peter | |
| dc.contributor.author | Baumgärtner, Rainer | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-16T10:21:46Z | |
| dc.date.available | 2018-01-16T10:21:46Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.description.abstract | Kennt man das Kaufverhalten seiner Kunden im Onlinehandel, so lassen sich daraus mit Softwarelösungen personalisierte Empfehlungen ableiten. Dies praktizieren Online-Händler schon seit vielen Jahren. Transaktionsdaten aus Online-Verkäufen, Rating-Daten und neuerdings auch Kontextinformationen werden gesammelt und mit ausgefeilten Algorithmen verarbeitet, um Produktempfehlungen manchmal sogar annähernd in Echtzeit zu berechnen. Die Weiterentwicklung von Empfehlungsalgorithmen und -systemen schreitet sowohl in der Forschung als auch in der Praxis im Zuge der nächsten E-Commerce-Generation voran. Meistens sind die von großen Online-Händlern verwendeten Softwarelösungen heute sehr individuell und im Detail der Öffentlichkeit vorenthalten. Um die Möglichkeiten kleinerer Online-Anbieter zu verbessern, wurde im Competence Center Wirtschaftsinformatik der Hochschule München (CCWI) gemeinsam mit Industriepartnern auf Basis von Open-Source-Technologien wie Apache Mahout eine mit vertretbarem Aufwand einsetzbare (leichtgewichtige) und plattformunabhängige Lösung entwickelt. Neben einer Webservice-Schnittstelle zur einfachen Integration des Empfehlungsdienstes in die eigene Anwendung wurde weiterhin auch eine webbasierte Anwendung entwickelt, mit der die genutzten Recommendation-Algorithmen konfiguriert und erprobt werden können, um so die Auswirkungen von Parameteränderungen bei der Empfehlungsgenerierung besser nachvollziehen zu können. | |
| dc.identifier.pissn | 2198-2775 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/14007 | |
| dc.publisher | Springer | |
| dc.relation.ispartof | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 52, No. 2 | |
| dc.relation.ispartofseries | HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik | |
| dc.subject | Apache Mahout | |
| dc.subject | Collaborative filtering | |
| dc.subject | E-Commerce | |
| dc.subject | Empfehlungsdienst | |
| dc.subject | Machine learning | |
| dc.subject | Open source | |
| dc.subject | Recommendation | |
| dc.subject | Recommender system | |
| dc.title | Nutzung von Apache Mahout für eine leichtgewichtige Empfehlungsgenerierung auf der Basis von Produktbewertungen | |
| dc.type | Text/Journal Article | |
| gi.citation.endPage | 226 | |
| gi.citation.startPage | 215 |