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Fashion-Recommender
ISBN-13: 9783639626803 / Niemiecki / Miękka / 2014 / 144 str.
Empfehlungssysteme oder Recommender dienen in erster Linie der Personalisierung von Angeboten im World Wide Web. Aus der Sicht von Online-Shop-Betreibern konnen diese zum einen den Umsatz erhohen, indem Kunden zu sogenannten Cross-Sells bewegt werden, zum anderen den Verkaufer durch direkten Einfluss auf die produzierten Empfehlungen bei seiner aktuellen Marketingstrategie unterstutzen. In dieser Arbeit wird ein wissensbasierter Ansatz fur die Generierung von Empfehlungen im Bereich der Mode vorgestellt. Den zentralen Teil des entwickelten Systems stellt eine Ontologie dar, die einerseits die Produkttaxonomie und andererseits Regeln und Eigenschaften enthalt, welche die Grundlage fur die Berechnung von Produktahnlichkeiten bilden. Basierend auf den offline berechneten Ahnlichkeiten sowie einem flexiblen Empfehlungsmodell werden Alternativen und Erganzungen zu einem Referenzprodukt in Echtzeit generiert. Die Evaluierung des Systems wurde mit Hilfe eines Online-Experiments mit simulierten Kaufen durchgefuhrt. Es konnte ein tatsachlicher Einfluss von Empfehlungen auf das Konsumverhalten der Teilnehmer festgestellt werden. Zudem wurden die berechneten Ahnlichkeiten mit den tatsachlich wahrgenommenen Ahnlichkeiten einiger Testpersonen verglichen, welche offensichtlich miteinander korrelieren.
Empfehlungssysteme oder Recommender dienen in erster Linie der Personalisierung von Angeboten im World Wide Web. Aus der Sicht von Online-Shop-Betreibern können diese zum einen den Umsatz erhöhen, indem Kunden zu sogenannten Cross-Sells bewegt werden, zum anderen den Verkäufer durch direkten Einfluss auf die produzierten Empfehlungen bei seiner aktuellen Marketingstrategie unterstützen. In dieser Arbeit wird ein wissensbasierter Ansatz für die Generierung von Empfehlungen im Bereich der Mode vorgestellt. Den zentralen Teil des entwickelten Systems stellt eine Ontologie dar, die einerseits die Produkttaxonomie und andererseits Regeln und Eigenschaften enthält, welche die Grundlage für die Berechnung von Produktähnlichkeiten bilden. Basierend auf den offline berechneten Ähnlichkeiten sowie einem flexiblen Empfehlungsmodell werden Alternativen und Ergänzungen zu einem Referenzprodukt in Echtzeit generiert. Die Evaluierung des Systems wurde mit Hilfe eines Online-Experiments mit simulierten Käufen durchgeführt. Es konnte ein tatsächlicher Einfluss von Empfehlungen auf das Konsumverhalten der Teilnehmer festgestellt werden. Zudem wurden die berechneten Ähnlichkeiten mit den tatsächlich wahrgenommenen Ähnlichkeiten einiger Testpersonen verglichen, welche offensichtlich miteinander korrelieren.
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