Hybride, kontext-sensitive Generierung von Produktempfehlungen

dc.contributor.author	Hussein, Tim
dc.contributor.author	Gaulke, Werner
dc.contributor.editor	Ziegler, Jürgen
dc.date.accessioned	2017-06-22T19:28:39Z
dc.date.available	2017-06-22T19:28:39Z
dc.date.issued	2010
dc.description.abstract	In diesem Beitrag stellen wir mit Hybreed RecFlows ein modulares Framework zur Generierung von (Produkt) Empfehlungen vor. RecFlows (Kurzform für Recommendation Workflows) stellt eine Reihe etablierter Algorithmen aus dem Bereich Recommender Systems zur Verfügung sowie einen Workflow-Mechanismus, um aus diesen Algorithmen flexibel hybride Recommender zu erstellen. Darüber hinaus werden unterschiedliche Sensoren bereitgestellt, um Informationen aus verschiedenen Quellen in den Empfehlungsprozess mit einfließen zu lassen. Insbesondere werden Sensoren zur Kontext-Erfassung (z. B. der aktuelle Ort des Nutzers anhand seiner IP-Adresse) implementiert. So ist es möglich, mit Hilfe von RecFlows hybride, kontextsensitive Empfehlungen zu generieren.	de
dc.identifier.pissn	1618-162X
dc.language.iso	de
dc.publisher	Oldenbourg Wissenschaftsverlag GmbH
dc.relation.ispartof	i-com: Vol. 9, No. 2
dc.subject	Empfehlungssysteme
dc.subject	Context-Awareness
dc.subject	E-Commerce
dc.title	Hybride, kontext-sensitive Generierung von Produktempfehlungen	de
dc.type	Text/Journal Article
gi.citation.endPage	23
gi.citation.publisherPlace	München
gi.citation.startPage	16
gi.conference.sessiontitle	research-article
gi.document.quality	digidoc

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