Benchmark f¨ur ein personalisiertes Empfehlungssystem mit zeitlicher Segmentierung basierend auf Assoziationsregeln
Benchmark f¨ur ein personalisiertes Empfehlungssystem mit zeitlicher Segmentierung basierend auf Assoziationsregeln
DOI:
https://doi.org/10.26034/lu.akwi.2020.3273Abstract
In der heutigen Zeit ist es ¨ublich geworden, im Online-Marketing Empfehlungssysteme einzusetzen. Im Folgenden wird ein Empfehlungsalgorithmus vorgestellt, der auf Basis von Kau�?nformationen 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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Copyright (c) 2020 Michael Guckert, Christian Schulze, Johanna Buchert (Autor/in)
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