This title is printed to order. This book may have been self-published. If so, we cannot guarantee the quality of the content. In the main most books will have gone through the editing process however some may not. We therefore suggest that you be aware of this before ordering this book. If in doubt check either the author or publisher’s details as we are unable to accept any returns unless they are faulty. Please contact us if you have any questions.
Der kommerzielle Erfolg des stationaren Internets hat fur den Beginn eines neuen Informationszeitalters gesorgt. Taglich Emails zu empfangen und zu versenden ist fur den Menschen des 21. Jahrhunderts genauso selbstverstandlich geworden wie das Telefonieren. Er knoepft im Internet Kontakte, tatigt online UEberweisungen und nutzt es als Einkaufsmoeglichkeit oder Informationsmedium. Doch das Auffinden der fur ihn relevanten Informationen oder die Produktauswahl in Online-Shops gerat in Anbetracht der im Vergleich zum realen Leben wesentlich groesseren Produktpalette und der Informations- und Datenflut schnell zur Sisyphusarbeit. Das zentrale Problem des Information Overflows ist somit eines der grundlegenden der Informatik, die Nadel in einem exponentiell wachsenden Heuhaufen zu finden. In realen Geschaften stehen Fachverkaufer bereit, um individuelle Kaufempfehlungen auszusprechen oder den Informationsbedarf individuell zu befriedigen. Doch wer ubernimmt diese Beratung in der Online-Welt? Und was genau sind individuell relevante Informationen? Welche Informationen sind gut und welche eher weniger und wie finde ich schliesslich die qualitativ bessere und fur das einzelne Individuum nutzlichere Information? Hierfur bedienen sich Unternehmen und Dienstleister so genannter Empfehlungssysteme, die Suchenden Empfehlungen generieren, welche Informationen, welche Produkte oder welche Dienstleistungen fur ihre Bedurfnisse am besten geeignet sind. Gleichzeitig werden diese Systeme von Unternehmen verwendet, ihre Kunden bei der Produktsuche zu unterstutzen und ihr Angebot durch gezielte Werbung zu individualisieren und personalisieren, den Kunden an sich zu binden und in letzter Konsequenz den Unternehmensgewinn zu maximieren. Dieses Buch stellt die verschiedenen Arten und die zugrunde liegenden Algorithmen von Empfehlungssystemen dar und veranschaulicht diese anhand zahlreicher Praxisbeispiele. Ebenso wird die Geschichte des mobilen Internets beleuchtet und der Einzug von so
