Empfehlungen im Web sollen intelligenter werden

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Ein neues Empfehlungs-System für Online-Shops und ähnliche Angebote, soll zukünftig deutlich bessere Resultate liefern, als die bisher verfügbaren Tools dieser Art. Entwickelt wurde dieses an der Technischen Universität Berlin.
Aktuell basieren die Empfehlungssysteme im Internet auf statistischen Auswertungsverfahren, die die Ähnlichkeit zwischen Nutzerverfahren und Produkteigenschaften prüfen. Dem DAI-Labor der TU Berlin und der Firma Neofonie ist es in dem Projekt "SEmantic Recommendation and Unstructured data Management" (SERUM) gelungen, ein semantisches Empfehlungssystem zu entwickeln, dass den Inhalt deutet und präzisere Empfehlungen gibt.

Die statistischen Auswertungen bei bisherigen Empfehlungssystemen haben zur Folge, dass den Nutzern immer wieder Produkte oder Informationen vorgeschlagen werden, die keinen Mehrwert bringen. So wird der Anwender zum Beispiel auf ein Taschenbuch hingewiesen, obwohl das gebundene Buch bereits gekauft wurde.

Eine Lösung für dieses Problem sollen neuartige semantische Algorithmen bringen, die gerade den Sprung von der Grundlagenforschung in die Anwendung geschafft haben. In dem System sind den Wörtern, also den Suchbegriffen, Bedeutungen zugewiesen, so dass das System eher erkennt, worum es sich handelt und in welchem Bezug das Wort verwendet wird.

Die Empfehlungen werden aus verschieden Domänen und Themengebieten zusammengetragen. Besteht zum Beispiel Interesse an einem Künstler werden Nachrichten, Filme oder Musiktitel zu dem Künstler empfohlen, die von unterschiedlichen Webseiten stammen können. Der Nutzer erhält somit umfangreiche und exakte Empfehlungen, die sich nicht wiederholen und den individuellen Wünschen entsprechen.

Gefördert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) wurde das Projekt nach einer Dauer von 20 Monaten Ende Oktober 2011 erfolgreich abgeschlossen, hieß es. Logo, Ebay, Online-Auktionshaus Logo, Ebay, Online-Auktionshaus ebay
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