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Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 7) 21.05.2020, 09:02 Uhr

Ein bewährtes ML-Anwendungsfeld

Empfehlungsdienste haben sich im Alltag bereits fest etabliert und gehören zu den am längsten eingesetzten Anwendungsgebieten des Maschinellen Lernens (ML).
Ein Empfehlungsdienst (Recommender System) zielt darauf ab, das Interesse des Benutzers an einem Objekt zu bewerten. Aus einer großen Menge an Objekten (Produkte, Bücher, Filme, Musikstücke, Websites) soll eine kleinere Teilmenge ausgewählt und dem Benutzer empfohlen werden. Dabei sollen diese Objekte möglichst nach dem gewichteten Interesse des Benutzers sortiert werden.
Es soll dem Benutzer quasi eine personalisierte für ihn interessante und bewertete Menge an Objekten präsentiert werden. Produktlisten in Webshops, Trefferlisten einer Websuche oder Filmempfehlungen von Streaming-Diensten stellen bekannte Anwendungsbeispiele dar. Ein möglicher Ausgangspunkt für die Ermittlung der für den Benutzer interessanten Objekte stellen alle aus der zugrundeliegenden Grundmenge vom Benutzer schon genutzten Objekte dar. Manchmal hat der Benutzer für bereits in Anspruch genommene Objekte eine Bewertung abgegeben.

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