Search (1 results, page 1 of 1)

  • × year_i:[2020 TO 2030}
  • × theme_ss:"Retrievalalgorithmen"
  1. Reimer, U.: Empfehlungssysteme (2023) 0.02
    0.019057378 = product of:
      0.057172135 = sum of:
        0.057172135 = product of:
          0.11434427 = sum of:
            0.11434427 = weight(_text_:informationssysteme in 519) [ClassicSimilarity], result of:
              0.11434427 = score(doc=519,freq=2.0), product of:
                0.26235193 = queryWeight, product of:
                  5.6354303 = idf(docFreq=428, maxDocs=44218)
                  0.046554018 = queryNorm
                0.43584305 = fieldWeight in 519, product of:
                  1.4142135 = tf(freq=2.0), with freq of:
                    2.0 = termFreq=2.0
                  5.6354303 = idf(docFreq=428, maxDocs=44218)
                  0.0546875 = fieldNorm(doc=519)
          0.5 = coord(1/2)
      0.33333334 = coord(1/3)
    
    Abstract
    Mit der wachsenden Informationsflut steigen die Anforderungen an Informationssysteme, aus der Menge potenziell relevanter Information die in einem bestimmten Kontext relevanteste zu selektieren. Empfehlungssysteme spielen hier eine besondere Rolle, da sie personalisiert - d. h. kontextspezifisch und benutzerindividuell - relevante Information herausfiltern können. Definition: Ein Empfehlungssystem empfiehlt einem Benutzer bzw. einer Benutzerin in einem definierten Kontext aus einer gegebenen Menge von Empfehlungsobjekten eine Teilmenge als relevant. Empfehlungssysteme machen Benutzer auf Objekte aufmerksam, die sie möglicherweise nie gefunden hätten, weil sie nicht danach gesucht hätten oder sie in der schieren Menge an insgesamt relevanter Information untergegangen wären.