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Empfehlungssystem

Anwendungen

Personalisierte Vorschläge auf Basis von Nutzerdaten.


Empfehlungssysteme analysieren das Verhalten, die Präferenzen und Kontexte von Nutzern, um personalisierte Vorschläge zu machen – etwa für Filme, Produkte oder Inhalte. Sie basieren häufig auf kollaborativem Filtern, Inhaltsanalyse oder hybriden Ansätzen.

  • Beispiele: Netflix-Empfehlungen, Amazon-Produktempfehlungen, Musikvorschläge in Spotify.
  • Ziel: Nutzererlebnis verbessern und Relevanz steigern.