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:
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