Personalisierung im Internet
ISBN:
978-3-8244-0550-3
Auflage:
2000
Verlag:
Deutscher Universitätsverlag
Land des Verlags:
Deutschland
Erscheinungsdatum:
12.12.2000
Reihe:
Betriebswirtschaftslehre für Technologie und Innovation
Format:
Softcover
Seitenanzahl:
234
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Die Personalisierung von Inhalten und Angeboten in interaktiven Medien wie dem Internet ist eine der großen Herausforderungen der New Economy. Zur Individualisierung von Angeboten existiert eine Reihe unterschiedlicher Methoden, deren Leistungsfähigkeit jedoch von der Betriebswirtschaftslehre noch kaum empirisch erforscht wurde.
Matthias Runte untersucht das "Collaborative Filtering" genannte Personalisierungsverfahren in drei Stufen: Erstens ordnet er das Verfahren in die Missing-Value-Analyse ein. Zum Zweiten führt er unter realistischen Bedingungen ein Feldexperiment durch, bei dem personalisierte Angebote über das Internet abgegeben werden. Und drittens testet er in einer breit angelegten Simulationsstudie mit drei unterschiedlichen Datensätzen die Leistungsfähigkeit von dreißig unterschiedlichen Collaborative-Filtering-Algorithmen.
Der Autor kommt zu dem Ergebnis, dass von der in der Praxis zur Zeit üblichen kritik- und fraglosen Verwendung des Collaborative Filtering abgeraten werden muss. Der sinnvolle Einsatz dieses Verfahrens hängt nämlich von einer ganzen Reihe von Parametern ab, die in dieser Arbeit ausführlich diskutiert werden.
Matthias Runte untersucht das "Collaborative Filtering" genannte Personalisierungsverfahren in drei Stufen: Erstens ordnet er das Verfahren in die Missing-Value-Analyse ein. Zum Zweiten führt er unter realistischen Bedingungen ein Feldexperiment durch, bei dem personalisierte Angebote über das Internet abgegeben werden. Und drittens testet er in einer breit angelegten Simulationsstudie mit drei unterschiedlichen Datensätzen die Leistungsfähigkeit von dreißig unterschiedlichen Collaborative-Filtering-Algorithmen.
Der Autor kommt zu dem Ergebnis, dass von der in der Praxis zur Zeit üblichen kritik- und fraglosen Verwendung des Collaborative Filtering abgeraten werden muss. Der sinnvolle Einsatz dieses Verfahrens hängt nämlich von einer ganzen Reihe von Parametern ab, die in dieser Arbeit ausführlich diskutiert werden.
Schlagwörter
Biografische Anmerkung
Dr. Matthias Runte studierte Wirtschaftsingenieurwesen und promovierte am Graduiertenkolleg "Betriebswirtschaftslehre für Technologie und Innovation" an der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel. Er ist als Consultant bei der Bertelsmann AG und als Mitglied der Geschäftsleitung einer Internet-Company tätig.
