Der kommerzielle Erfolg des station ren Internets hat f r den Beginn eines neuen Informationszeitalters gesorgt. T glich Emails zu empfangen und zu versenden ist f r den Menschen des 21. Jahrhunderts genauso selbstverst ndlich geworden wie das Telefonieren. Er kn pft im Internet Kontakte, t tigt online berweisungen und nutzt es als Einkaufsm glichkeit oder Informationsmedium. Doch das Auffinden der f r ihn relevanten Informationen oder die Produktauswahl in Online-Shops ger t in Anbetracht der im Vergleich zum realen Leben wesentlich gr eren Produktpalette und der Informations- und Datenflut schnell zur Sisyphusarbeit. Das zentrale Problem des Information Overflows ist somit eines der grundlegenden der Informatik, die Nadel in einem exponentiell wachsenden Heuhaufen zu finden. In realen Gesch ften stehen Fachverk ufer bereit, um individuelle Kaufempfehlungen auszusprechen oder den Informationsbedarf individuell zu befriedigen. Doch wer bernimmt diese Beratung in der Online-Welt? Und was genau sind individuell "relevante" Informationen? Welche Informationen sind "gut" und welche eher weniger und wie finde ich schlie lich die qualitativ "bessere" und f r das einzelne Individuum "n tzlichere" Information? Hierf r bedienen sich Unternehmen und Dienstleister so genannter Empfehlungssysteme, die Suchenden Empfehlungen generieren, welche Informationen, welche Produkte oder welche Dienstleistungen f r ihre Bed rfnisse am besten geeignet sind. Gleichzeitig werden diese Systeme von Unternehmen verwendet, ihre Kunden bei der Produktsuche zu unterst tzen und ihr Angebot durch gezielte Werbung zu individualisieren und personalisieren, den Kunden an sich zu binden und in letzter Konsequenz den Unternehmensgewinn zu maximieren. Dieses Buch stellt die verschiedenen Arten und die zugrunde liegenden Algorithmen von Empfehlungssystemen dar und veranschaulicht diese anhand zahlreicher Praxisbeispiele. Ebenso wird die Geschichte des mobilen Internets beleuchtet und der Einzug von so
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