Im Zuge der rapiden Digitalisierung in den letzten 15 Jahren bildete sich im Endverbrauchermarkt ein klarer Trend: das Online-Shopping, auch E-Commerce. Durch das explosive Wachstum der Online-Branche und die Vielfalt der verfügbaren Produkte und Informationen steht Konsumenten eine weitaus größere Auswahl an Produkten zur Verfügung. Vor diesem Hintergrund entstand das dringende Bedürfnis der Betreiber von E- Commerce Anwendungen Lösungen für das Informationsüberbelastungs-Problem zu finden und einem Nutzer aus der Bandbreite der verfügbaren Artikel genau die Artikel herauszufiltern, die ihn tatsächlich interessieren. Zuerst wird ein strukturierter Überblick über das Themengebiet der Systeme, die bei der individuellen Angebotsauswahl (Recommender Systems) gegeben. Anschließend werden die errungenen Erkenntnisse auf das bestehende Webprtal der miBaby GmbH angewendet. Es werden mögliche Websysteminfrastrukturen aufgezeigt werden, die letztendlich zu einem besseren Kundenerlebnis und langfristig wiederkehrenden und hochaktiven Nutzern führen sollen.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Zielsetzung der Arbeit
- Formaler Aufbau
- State-of-the-art der Recommender Systems
- Problemstellung
- Definition Recommender System
- Funktionsweise und Funktionen
- Daten- und Wissensquellen
- Empfehlungstechniken und IT-Lösungen
- Content-based RS
- Collaborative-Filtering RS
- Weitere Techniken
- Hybrid RS
- Ergebnisse des Überblicks über bestehende Techniken
- Vorstellung miBaby GmbH
- Allgemein
- Geschäftsmodell
- Relevanz eines RS
- Konzeption eines RS auf miBaby.de
- Anforderungen an RS
- Konzeptideen
- Reflektion der Konzepte gegeben der Anforderungen
- Hybrides Konzept
- Offene Punkte
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Die vorliegende Bachelorarbeit befasst sich mit der Konzeption eines Recommender Systems für das Webportal der miBaby GmbH. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das den Nutzern des Portals personalisierte Produktempfehlungen basierend auf ihren individuellen Bedürfnissen und Präferenzen liefert.
- Analyse des State-of-the-art der Recommender-System-Techniken
- Identifizierung der relevanten Anforderungen an ein Recommender System für miBaby.de
- Entwicklung eines konzeptionellen Modells für ein Hybrid-Recommender-System, das sowohl Content-based- als auch Collaborative-Filtering-Ansätze kombiniert
- Bewertung des entwickelten Konzepts in Bezug auf die Anforderungen und die relevanten Performance-Kriterien
- Diskussion der offenen Punkte und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung des Recommender Systems
Zusammenfassung der Kapitel
- Das erste Kapitel liefert eine Einleitung in das Thema Recommender Systems und die Zielsetzung der Arbeit. Es werden die wichtigsten Aspekte des Themenbereichs vorgestellt, einschließlich der Problemstellung, Definition und Funktionsweise von Recommender Systems.
- Im zweiten Kapitel werden die verschiedenen Arten von Recommender-System-Techniken, wie Content-based, Collaborative Filtering und Hybrid-Ansätze, im Detail betrachtet. Die jeweiligen Vor- und Nachteile der Techniken werden anhand von Kriterien wie Genauigkeit, Erklärbarkeit und Skalierbarkeit analysiert.
- Kapitel drei befasst sich mit der Vorstellung der miBaby GmbH, ihrem Geschäftsmodell und der Relevanz eines Recommender Systems für das Unternehmen. Die Vorteile eines solchen Systems in Bezug auf Umsatzsteigerung, Traffic-Qualität und Marketing werden beleuchtet.
- Das vierte Kapitel widmet sich der Konzeption eines Recommender Systems für miBaby.de. Es werden die spezifischen Anforderungen an das System analysiert und ein Konzept basierend auf einer Kombination aus Collaborative Filtering und Knowledge-based Ansätzen entwickelt. Das Konzept wird hinsichtlich der relevanten Anforderungen bewertet.
- Schließlich werden im fünften Kapitel offene Punkte und Herausforderungen im Zusammenhang mit der Implementierung des Recommender Systems diskutiert.
Schlüsselwörter
Recommender System, Content-based, Collaborative Filtering, Hybrid, miBaby GmbH, Webportal, personalisierte Empfehlungen, E-Commerce, User Model, Data Model, Application Model, Performance, Genauigkeit, Skalierbarkeit, Datenschutz, Business Rules.
- Quote paper
- Marcus Zanquila (Author), 2014, Das beratende Webportal. Konzeption eines Recommender Systems für das Webportal der miBaby GmbH, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/417804
