Was ist ein Empfehlungsystem?

Ein Empfehlungssystem (oft auch „Recommender System“ genannt) ist ein System, das einem Benutzer in einem gegebenen Kontext aus einer gegebenen Entitätsmenge aktiv eine Teilmenge „nützlicher“ Elementen empfiehlt.

Als "Basis" für die weiteren Beiträge soll nun auch eine formale Definition erfolgen - also: "Achtung, Theorie" ;-)

Der Kontext besteht aus dem Benutzerprofil P, der Entitätsmenge M und der Situation S.

Dabei kann das Benutzerprofil P aus expliziten (Geschlecht, Alter, Interessensgebiete et cetera) und impliziten Informationen (Besuchshäufigkeit einer Website, gelesene Texte, gekaufte Produkte et cetera) bestehen.

Die Entitätsmenge M ist die Menge, aus der Elemente empfohlen werden. Dabei kann es sich um so unterschiedliche Dinge wie Bücher, Musikstücke, Konzerte, Reisen, Nachrichten, Fachartikel, E-Mails, Fachleute et cetera handeln.

Die Entitätsmenge zählt zum Kontext, da sich auch alleine aufgrund Ihrer Änderung (neue Elemente) und ohne Änderung des Profils eine Empfehlung ergeben kann.

Die Situation S konstituiert sich aus Rahmenparametern der realen Welt (Datum, Uhrzeit, Geoinformation, verwendetes Endgerät des Benutzers, gerade angezeigter Text im Browser des Benutzers et cetera).

Die empfohlenen Elemente T (Teilmenge von M) sollten den Nutzen des Benutzers B im gegebenen Kontext K maximieren.

Formal besteht die Aufgabe eines Empfehlungssystems daher in folgender Optimierung: