Kollaboratives Filtern ist eine Methode zur Berechnung der Ähnlichkeiten zwischen einer Gru ppe von Kunden. Die Anwendung Kollaboratives Filtern berücksichtigt das Verhalten bei der Site-Verwendung der Kundengruppe, die die größte Ähnlichkeit mit dem aktuellen Kunden hat, als Basis für die Generierung von Voraussagen und Empfehlungen für diesen Benutzer. Ein einfaches Beispiel: Betrachtet ein Kunde ein bestimmtes Buch, bestimmt die Anwendung Kollaboratives Filtern die Kundengruppe, die dieses Buch ebenfalls betrachtet haben oder gekauft haben. Die Anwendung generiert dann eine Liste möglicher Empfehlungen aus den anderen Artikeln, die Mitglieder der ermittelten Gruppe ebenfalls betrachtet oder gekauft haben. Die Bedeutung einer bestimmten Empfehlung wird bestimmt durch die Anzahl der Gruppenmitglieder, die den empfohlenen Artikel betrachtet haben. D. h., wenn 75% der Gruppe den Artikel, der empfohlen werden soll, gekauft haben, wäre er höchst bedeutend, verglichen mit einem Artikel, den nur ein Mitglied der Gruppe betrachtet hat. Schließlich werden die bedeutendsten Empfehlungen dem aktuellen Kunden angezeigt.
Praktische Implementierungen des Kollaborativen Filterns sind komplexer als die Illustration oben. Vielfach werden mehrfache Datenquellen verwendet, die folgendes enthalten können:
Kollaboratives Filtern wird in WebSphere Commerce implementiert durch Integration von Macromedias Software LikeMinds.
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