Algorithmus und Modellauswahl für kollaboratives Filtern in VOD-Plattformen

    |    Wednesday, der 28. September 2022

Der folgende Text ist Teil einer Serie von Tech-Blog Artikeln, die die Entwicklung eines Empfehlungssystems (Recommender Systems) beschreiben, das im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen der EYZ Media GmbH (realeyz) und dem DAI-Labor (TU-Berlin) realisiert wurde. Ein in der Praxis erprobter Ansatz für die Berechnung von Empfehlungen ist das Kollaborative Filtern (CF). Auf CF-basierende Empfehlungsalgorithmen analysieren 

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Event-basierte Empfehlungsansätze – Berechnen von Empfehlungen durch die Analyse externer Social-Media Ressourcen

    |    Tuesday, der 4. September 2018

Der folgende Text ist der dritte Teil einer Serie von Tech-Blog Artikeln, die die Entwicklung eines Empfehlungssystems (Recommender Systems) beschreiben, das im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen der EYZ Media GmbH (realeyz) und dem DAI-Labor (TU-Berlin) realisiert wurde. Standard-Empfehlungs-Ansätze, wie Content-basierte und kollaborative Algorithmen, basieren auf der Analyse des Nutzerverhaltens bzw. Inhaltlicher Ähnlichkeiten zwischen Items. So 

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Elasticsearch: ein flexibles Plugin macht Metadaten in Empfehlungssystemen besser nutzbar

    |    Friday, der 24. August 2018

Der folgende Text ist der zweite Teil einer Serie von Tech-Blog Artikeln, die die Entwicklung eines Empfehlungssystems (Recommender Systems) beschreiben, das im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen der EYZ Media GmbH und dem DAI-Labor (TU-Berlin) realisiert wurde. Diese Blog-Serie dient dazu, Wissen und Erfahrungen über technische Lösungen auszutauschen sowie das transnationale Marketing, die Markenbildung und den 

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