An Experiment on Recommender Systems for SME Online Shops
Autor:innen
Stormer, Henrik
Werro, Nicolas
Risch, Daniel
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2006
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Proceedings of the 7th International We-B (Working for E-Business) Conference
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
150-157
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
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. However the collaborative filtering technique does need a dense matrix in order to return pertinent recommendations. This paper proposes a way of combining several types of information in order to improve the density of the input matrix. The presented solution focuses on small and medium-sized online shops that can benefit from the presented results when they want to implement a recommender system in their application.
Schlagwörter
B2C, Customer Profiles
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
005 - Computer Programmierung, Programme und Daten
005 - Computer Programmierung, Programme und Daten
Veranstaltung
7th International We-B (Working for E-Business) Conference
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Unbekannt
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Keine Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
STORMER, Henrik, Nicolas WERRO und Daniel RISCH, 2006. An Experiment on Recommender Systems for SME Online Shops. In: Proceedings of the 7th International We-B (Working for E-Business) Conference. 2006. S. 150–157. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-2892