Benchmark f¨ur ein personalisiertes Empfehlungssystem mit zeitlicher Segmentierung basierend auf Assoziationsregeln

Autor/innen

  • Michael Guckert
  • Johanna Buchert
  • Christian Schulze

Abstract

In der heutigen Zeit ist es ¨ublich geworden, im Online-Marketing Empfehlungssysteme einzusetzen. Im Folgenden wird ein Empfehlungsalgorithmus vorgestellt, der auf Basis von Kaufinformationen mit Hilfe von Assoziationsregeln und unter Ber¨ucksichtigung des Zeitpunkts des Kaufs personalisierte Produktempfehlungen generiert. Des Weiteren wird ein Benchmark mit dem vorgestellten, einem auf Assoziationsregeln basierenden und einem ItemKNN-Algorithmus unter Verwendung realer Kaufdaten erstellt. Die beiden zuletzt genannten Algorithmen wurden der Open-Source Bibliothek LibRec entnommen.

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Veröffentlicht

2020-08-22

Ausgabe

Rubrik

Praxis