Einfluss von Recommender Systems auf die Produktdiversität
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 besonderem Maße zu erfüllen. Die dabei notwendige Produktsuche der Nachfrager wird auf diesen Online-Plattformen in der Regel durch verschiedene Formen von Recommendersystemen unterstützt. Insbesondere der verbreitete Ansatz des Collaborative Filtering beinhaltet jedoch auch das Risiko, durch die Fokussierung auf Blockbuster-Produkte zu einer Verschlechterung der Auswahlentscheidung der Kunden zu führen.
Das Forschungsprojekt analysiert die Empfehlungsgüte von Recommender-systemen auf Online-Marktplattformen unter besonderer Berücksichtigung der Diversität von Produktverkäufen. Dabei sollen insbesondere verschiedene Angebotsstrukturen, kundenseitige Präferenzstrukturen sowie Arten von Recommendersystemen berücksichtigt werden.
Ansprechpartner
Prof. Dr. Ralf Peters
Dipl. Wi.-Inf. Sebastian Köhler