Hybride Recommender Systeme
Recommender Systeme (dt. Empfehlungsdienste) sind Softwaresysteme, die die Kunden bei der Suche und Auswahl von Produkten, die ihren Wünschen und Erwartungen entsprechen, unterstützen. Typische Objekte eines Empfehlungsdienstes sind Produkte eines Webshops, Filme etc.
Empfehlungsdienste sollen grundsätzlich zur Bewältigung der Informationsüberflutung beitragen, indem sie dem Benutzer aus einer unübersichtlichen Menge an Produkten für den Benutzer relevante Produkte empfehlen.
Zur Ermittlung der passenden Empfehlungen werden interdisziplinäre Methoden eingesetzt, wie Statistik, Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Mining und Mensch-Maschine-Interaktion.
Schnittstelle zur CAS: Bei der CAS AG geht es um Recommender Systeme für die Produktkonfiguration. Durch die Recommender Systeme werden Benutzer beim Konfigurationsprozess unterstützt, wobei der Schwerpunkt der maschinellen Hilfe auf den Ausprägungen zu den Produktmerkmalen liegt. Unsere komplexen Produkte können pro Merkmal vielerlei Ausprägungen haben, die es gilt zu verstehen und einsetzen zu können. Hier hilft das Recommender System im Produktkonfigurator.
Ziel der CAS: Ziel der Recommender Systeme in der Produktkonfiguration ist die Unterstützung des Kunden durch eine Verbesserung der User Experience und der Usability. Durch ein positives Nutzererlebnis soll der Nutzer begeistert werden!
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