Collaborative Recommender Systems for Online Shops
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Autor:innen
Stormer, Henrik
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2007
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Proceedings of the 13th Americas Conference on Information Systems
Themenheft
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Zusammenfassung
Recommender systems are often used in electronic shops in order to suggest similar or related products, potentially interesting products for a given customer or a set of products for a marketing campaign. Most recommender systems use the collaborative filtering method in order to provide the personalization information. The collaborative filtering method is a very efficient and convenient way of achieving personalization as there is no need to introduce semantic information about the products or to manually link products and users together. In the last years, a number of optimizations for collaborative filtering techniques have been developed. This paper collects the ideas and shows which of them could be integrated successfully in order to optimize a collaborative recommender system for online shops.
Schlagwörter
B2C, CRM, Customer Profiles
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
005 - Computer Programmierung, Programme und Daten
005 - Computer Programmierung, Programme und Daten
Veranstaltung
13th Americas Conference on Information Systems
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Deutsch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Unbekannt
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Keine Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
LEIMSTOLL, Uwe und Henrik STORMER, 2007. Collaborative Recommender Systems for Online Shops. In: Proceedings of the 13th Americas Conference on Information Systems. 2007. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-3033