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Recommendersysteme und Produktdiversität auf Online-Marktplattformen
Projektbearbeiter:
Dipl.-Wirtsch.-Inf. Sebastian Köhler
Finanzierung:
Haushalt;
Online-Marktplattformen wie Amazon und eBay zeichnen sich durch ein breites Produktsortiment und eine hohe Diversität der angebotenen Produkte aus. Diese auch als Long Tail beschriebene Vielfalt bietet die Möglichkeit, die individuellen Präferenzen jedes einzelnen Nachfragers in be-sonderem Maße zu erfüllen. Die dabei notwendige Produktsuche der Nachfrager wird auf diesen Online-Plattformen in der Regel durch verschiedene Formen von Recommendersystemen unter-stützt. Insbesondere der verbreitete Ansatz des Collaborative Filtering beinhaltet jedoch auch das Risiko, durch die Fokussierung auf Blockbuster-Produkte zu einer Verschlechterung der Auswahl-entscheidung der Kunden führen.
Das Forschungsprojekt analysiert die Empfehlungsgüte von Recommendersystemen auf Online-Marktplattformen unter besonderer Berücksichtigung der Diversität von Produktverkäufen. Dabei sollen insbesondere verschiedene Angebotsstrukturen, kundenseitige Präferenzstrukturen sowie Ar-ten von Recommendersystemen berücksichtigt werden.

Schlagworte

Empfehlungssystem, Produktdiversität, Recommender System, Sales Diversity
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