Empfehlungssysteme: Anwendungen und Beispiele

Wir haben die wichtigsten Arten von Empfehlungssystemen, Schlüsselkonzepte und Praxisbeispiele untersucht und LightFM, Cornac BPR und TensorFlow Recommenders anhand von AUC, Precision@10 und Recall@10 bewertet.

Beste Python-Bibliotheken für Empfehlungssysteme

Diese Bibliotheken implementieren Algorithmen des maschinellen Lernens, um Trainingsdaten zu verarbeiten und personalisierte Empfehlungen mithilfe kollaborativer oder inhaltsbasierter Filtertechniken zu generieren. Darüber hinaus implementieren diese Bibliotheken Machine-Learning-Models, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, sodass die Empfehlungs-Engine relevante Artikel auf der Grundlage von Nutzerverhalten und -präferenzen vorschlagen kann.

LightFM vs. Cornac BPR vs. TensorFlow Benchmark-Ergebnisse

TensorFlow Recommenders hat am besten abgeschnitten. Seine Deep-Learning-Architektur ermöglicht es, komplexere Nutzer-Item-Beziehungen zu erfassen. LightFM, das gut funktioniert, wenn Metadaten verfügbar sind, schnitt hier weniger stark ab, da wir nur Verhaltensdaten verwendeten; es übertraf BPR dennoch. Cornac BPR wies die niedrigste Empfehlungsqualität auf und eignet sich daher eher für schnelle Experimente oder kleine Anwendungen.

Wir haben unsere Methodik zum Benchmarking von Empfehlungs-Engines verwendet, um LightFM, Cornac BPR und TensorFlow zu testen.

Was ist ein Empfehlungssystem?

Ein Empfehlungssystem (oder Recommendersystem) ist ein Tool, das darauf ausgelegt ist, Nutzern personalisierte Vorschläge auf Grundlage ihrer Präferenzen, ihres Verhaltens und ihrer Interaktionen mit einer Plattform zu bieten. Diese Systeme analysieren Daten wie Kaufhistorie, Browserverlauf, demografische Nutzerdaten und Kontextinformationen, um relevante Inhalte bereitzustellen. Im Folgenden sind die häufigsten Arten von Empfehlungssystemen aufgeführt:

Kollaborative Filtertechniken:

• Basierend auf Interaktionsmustern zwischen Nutzern und Items.
• Umfasst nutzerbasiertes kollaboratives Filtern (Auffinden ähnlicher Nutzer) und itembasiertes kollaboratives Filtern (Auffinden ähnlicher Items).
• Am besten geeignet für E-Commerce und Streaming-Dienste.

Inhaltsbasierte Filtertechniken:

• Konzentriert sich auf die Attribute von Items (Item-Merkmale) und die bisherigen Interaktionen eines Nutzers (Präferenzen des Nutzers).
• Ideal, um spezifische Interessen des Zielnutzers zu erkennen.

Hybride Empfehlungssysteme:

• Kombinieren kollaboratives Filtern und inhaltsbasierte Methoden.
• Nutzen Machine-Learning-Modelle wie tiefe neuronale Netze und rekurrente neuronale Netze für verbesserte Vorhersagen.

Schlüsselkonzepte von Empfehlungssystemen

Grundlagen der Matrixfaktorisierung

Die Matrixfaktorisierung ist eine Kerntechnik beim kollaborativen Filtern. Sie zerlegt eine große Nutzer-Item-Interaktionsmatrix (z. B. Bewertungen oder Klicks) in kleinere Matrizen, die verborgene Muster oder Beziehungen erfassen, die als latente Merkmale bezeichnet werden.

Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Datenkomplexität zu reduzieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, etwa die Präferenz eines Nutzers für bestimmte Genres oder die Attraktivität eines Items für eine bestimmte Gruppe.

Embedding-basierte Ähnlichkeit

Einige Empfehlungs-Frameworks berechnen die Item-Ähnlichkeit mithilfe von Vektor-Embeddings statt gemeinsamer Tags. Embedding-basierte Ansätze erfassen nuancierte Item-Merkmale in einem numerischen Vektor und ermöglichen so ein präziseres Ähnlichkeits-Matching ohne manuelle Tag-Pflege.

Zum Beispiel unterstützt der Open-Source-Empfehlungsdienst Gorse die Embedding-Ähnlichkeit, indem er die euklidische Distanz zwischen Item-Vektoren berechnet, einschließlich Embeddings von Anbietern wie OpenAI und Ollama.¹

Implizite Daten verstehen

Implizite Daten beziehen sich auf indirekte Indikatoren für Nutzerpräferenzen, die aus Verhaltensweisen gewonnen werden und nicht aus explizitem Feedback wie Sternebewertungen. Beispiele für implizite Daten sind Klickraten, Verweildauer auf einer Seite, Kaufhistorie und Suchmuster.

Diese Art von Daten lässt sich in großem Maßstab leichter erfassen und spiegelt oft reales Engagement wider. Sie kann jedoch verrauscht oder mehrdeutig sein, etwa bei der Interpretation, ob ein langer Seitenbesuch auf Interesse oder Ablenkung hindeutet.

Deep Learning in Empfehlungen

Deep Learning unterstützt Empfehlungssysteme, indem es komplexe und mehrdimensionale Daten mithilfe neuronaler Netze analysiert. Es ist besonders effektiv für sitzungsbasierte Empfehlungen, Content-Verständnis und kontextbezogene Vorschläge, die Zeit, Ort oder Nutzerstimmung berücksichtigen.

Diese Methoden können große und unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos verarbeiten und lernen dabei komplexe Beziehungen zwischen Merkmalen.

Hybride Empfehlungsansätze

Hybride Empfehlungssysteme kombinieren verschiedene Techniken wie kollaboratives Filtern, inhaltsbasiertes Filtern und wissensbasierte Ansätze. Diese Integration verbessert die Genauigkeit und adressiert Herausforderungen wie das Kaltstartproblem (neue Nutzer oder Items) und spärliche Daten.

Anwendungsbereiche für Empfehlungssysteme

Fast jedes Unternehmen kann von einem Empfehlungssystem profitieren. Es gibt zwei wichtige Aspekte, die bestimmen, wie stark ein Unternehmen von der Technologie profitieren kann.

• Die Datenbreite: Ein Unternehmen, das nur eine Handvoll Kunden mit unterschiedlichem Verhalten bedient, wird von einem automatisierten Empfehlungssystem nicht viele Vorteile haben. Menschen sind beim Lernen aus wenigen Beispielen immer noch deutlich besser als Maschinen. In solchen Fällen werden Ihre Mitarbeiter ihre Logik sowie ihr qualitatives und quantitatives Kundenverständnis nutzen, um präzise Empfehlungen zu geben.
• Die Datentiefe: Auch ein einzelner Datenpunkt pro Kunde ist für Empfehlungssysteme nicht hilfreich. Tiefe Daten über die Online-Aktivitäten der Kunden und, wenn möglich, Offline-Käufe können präzise Empfehlungen ermöglichen.

Hier sind einige der häufigsten Branchen, in denen Empfehlungssysteme eingesetzt werden:

E-Commerce

E-Commerce-Plattformen nutzen Empfehlungssysteme, um das Einkaufserlebnis zu verbessern, indem sie Nutzern relevante Produkte vorschlagen.

Diese Systeme analysieren frühere Käufe, den Browserverlauf und Präferenzen, um Items zu empfehlen, etwa „Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch“ oder „Häufig zusammen gekauft“.

Dieser Prozess steigert den Umsatz, erhöht den durchschnittlichen Bestellwert und verbessert zudem die Kundenzufriedenheit, indem er Nutzern Zeit und Mühe spart.

Praxisbeispiel: Amazon

Amazon.com nutzt Item-zu-Item-Empfehlungen durch kollaboratives Filtern auf den meisten Seiten seiner Website und in E-Mail-Kampagnen. Laut McKinsey sind 35 % der Käufe bei Amazon auf Empfehlungssysteme zurückzuführen.²

Unterhaltung

In der Unterhaltungsbranche helfen Empfehlungssysteme Nutzern, Filme, Musik, Fernsehsendungen oder Bücher zu entdecken, die auf ihren Geschmack zugeschnitten sind. Durch die Analyse von Seh- oder Hörgewohnheiten können diese Systeme personalisierte Inhalte bereitstellen, um das Nutzerengagement und die auf der Plattform verbrachte Zeit zu erhöhen.

Praxisbeispiel: Netflix

Netflix nutzt eine Kombination aus kollaborativem Filtern und inhaltsbasiertem Filtern, um Serien und Filme vorzuschlagen, was dazu führt, dass 80 % der angesehenen Inhalte auf Empfehlungen zurückgehen.

Der Netflix Prize war ein Wettbewerb, der von Netflix im Oktober 2006 ins Leben gerufen wurde, um sein Filmempfehlungssystem zu verbessern. Der Wettbewerb bot ein Preisgeld von 1 Million US-Dollar für das Team oder die Einzelperson, die mindestens eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit um 10 % im Vergleich zum bestehenden Empfehlungsalgorithmus von Netflix erreichen konnte.³

Praxisbeispiel: Spotify

Jede Woche erstellt Spotify für jeden Abonnenten eine neue personalisierte Playlist namens „Discover Weekly“, eine personalisierte Liste mit 30 Songs, die auf dem einzigartigen Musikgeschmack der Nutzer basiert. Die Übernahme von Echo Nest, einem Startup für Musikintelligenz und Datenanalyse, ermöglichte es ihnen, eine Musikempfehlungs-Engine zu entwickeln, die drei verschiedene Arten von Empfehlungs-Models verwendet:⁴

• Kollaboratives Filtern: Filtern von Songs durch Vergleich der historischen Hördaten eines Nutzers mit dem Hörverlauf anderer Nutzer.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Scraping des Internets nach Informationen zu bestimmten Künstlern und Songs. Jedem Künstler oder Song wird dann eine dynamische Liste von Top-Begriffen zugewiesen, die sich täglich ändert und nach Relevanz gewichtet wird. Die Engine ermittelt dann, ob zwei Musikstücke oder Künstler ähnlich sind.
• Audiodatei-Analyse: Der Algorithmus analysiert die Merkmale jeder einzelnen Audiodatei, einschließlich Tempo, Lautstärke, Tonart und Taktart, und gibt entsprechende Empfehlungen.

Soziale Medien

Soziale Medien-Plattformen nutzen Empfehlungssysteme, um Freunde, Gruppen, Seiten, Beiträge oder Anzeigen auf Grundlage von Nutzerinteraktionen, Präferenzen und Verbindungen vorzuschlagen. Diese Vorschläge fördern die Nutzerinteraktion, regen die Entdeckung von Inhalten an und generieren Werbeeinnahmen.

Meta

Meta setzt KI-Systeme ein, um personalisierte Inhaltsempfehlungen auf Facebook und Instagram bereitzustellen, auch von Quellen, denen Nutzer nicht folgen. Dieser Ansatz verbessert das Nutzererlebnis durch vielfältige Inhalte und unterstützt Creator dabei, ein breiteres Publikum zu erreichen. Der Empfehlungsprozess umfasst:

• Content-Verständnis: Einsatz von KI-Modelle zur Analyse und Interpretation verschiedener Inhaltstypen, einschließlich Bildern, Text, Audio und Video, um deren semantische Bedeutung zu verstehen.
• Präferenzverständnis, Abruf und Ranking: Entwicklung von Systemen, die große Mengen an Inhalten leicht filtern, um die für die individuellen Nutzerinteressen relevantesten zu identifizieren und zu bewerten.

Diese KI-gesteuerte Strategie ermöglicht es Meta, Nutzern ansprechende Inhalte über ihr unmittelbares Netzwerk hinaus zu präsentieren, um eine tiefere Erkundung von Interessen zu fördern und das allgemeine Plattformengagement zu steigern.⁵

X (ehemals Twitter)

X‘ Empfehlungssystem hat handentwickelte Merkmale zugunsten eines End-to-End-gelernten Ansatzes abgeschafft. Es verwendet ein Two-Tower-Model, um relevante Beiträge abzurufen, indem es den Nutzerverlauf und Kandidatenbeiträge getrennt kodiert, und bewertet dann jedes Item mithilfe eines Grok-basierten Transformers, der Engagement-Wahrscheinlichkeiten direkt aus dem Nutzerverhalten vorhersagt.

Die vollständige Implementierung ist öffentlich im X-For-You-Feed-Repository verfügbar.⁶

Gesundheitswesen

Empfehlungssysteme im Gesundheitswesen schlagen Behandlungsoptionen, Gesundheitsressourcen oder Präventionsmaßnahmen vor, die auf Patientendaten wie Krankengeschichte und Lebensstil zugeschnitten sind. Die Einbindung von KI in das Gesundheitswesen verbessert die Versorgungsqualität und senkt die Gesundheitskosten. Lesen Sie mehr über generative KI im Gesundheitswesen.

Praxisbeispiel: Ada Healthcare

Ada Health ist eine KI-gestützte Plattform, die Nutzer bei der Verwaltung ihrer Gesundheit unterstützen soll, indem sie personalisierte medizinische Anleitung bietet. Nutzer können ihre Symptome eingeben, um Einschätzungen zu erhalten, die mögliche Erkrankungen vorschlagen und geeignete nächste Schritte empfehlen. Das KI-System der Plattform wird kontinuierlich von einem Team medizinischer Experten optimiert, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Zusätzlich zur Betreuung einzelner Nutzer bietet Ada Unternehmenslösungen an, die auf die Verbesserung der Gesundheitsergebnisse abzielen. Diese Lösungen unterstützen Partner dabei, Gesundheitsentscheidungen zu treffen, Triage-Prozesse zu verbessern und vermeidbare Kosten zu senken.⁷

Einzelhandel

Im Einzelhandel werden Empfehlungssysteme für personalisierte Einkaufserlebnisse, Empfehlungen im Geschäft und Bestandsvorschläge eingesetzt. Diese Systeme helfen Einzelhändlern, die Bestandsverwaltung zu optimieren, den Umsatz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen.

Praxisbeispiel: Rappi mit Amazon Personalize

Rappi, ein On-Demand-Lieferdienst in Lateinamerika, arbeitete mit Amazon Personalize zusammen, um das Kundenengagement zu steigern und den Umsatz durch die Implementierung eines personalisierten Empfehlungssystems in seiner App zu erhöhen.

Durch die Nutzung von Amazon Personalize entwickelte Rappi eine Funktion namens „Just For You“ (JFY), die das Nutzerverhalten und die Präferenzen analysiert, um maßgeschneiderte Produktempfehlungen bereitzustellen, die in einem eigenen Bereich der App angezeigt werden.

Diese Personalisierungsstrategie führte zu einem Anstieg der Klickraten um 102 % und einem Umsatzanstieg von 147 % durch personalisierte Empfehlungen. Darüber hinaus verbesserte sich das Kundenengagement und das Vorkommen leistungsschwacher Produkte ging zurück.⁸

Finanz- und Bankwesen

Finanzinstitute nutzen Empfehlungssysteme, um Anlageoptionen, Kreditkarten oder Versicherungsprodukte auf Grundlage des finanziellen Verhaltens und der Ziele eines Nutzers vorzuschlagen. Lesen Sie mehr über GenAI-Anwendungsfälle im Bankwesen, um zu erfahren, wie generative KI im Finanzwesen und im Bankwesen eingesetzt werden kann.

Gaming

Gaming-Plattformen nutzen Empfehlungssysteme, um In-Game-Käufe, neue Spiele oder Spielerverbindungen auf Grundlage ihrer Präferenzen, Spielgewohnheiten und sozialen Interaktionen vorzuschlagen. Dies verbessert das Spielerlebnis und treibt den Umsatz an.

Praxisbeispiel: Glance mit Google Cloud

Glance, eine Tochtergesellschaft von InMobi, arbeitete mit Google Cloud zusammen, um ein personalisiertes Spieleempfehlungssystem für ihre Mobile-Gaming-Plattform Nostra aufzubauen, die über 220 Millionen Nutzer über Sperrbildschirme erreicht.

Durch die Analyse von Nutzer- und Spieldaten zusammen mit Interaktionsdaten identifizierten sie Muster wie optimale Engagement-Zeiten und Spielpräferenzen. Diese Zusammenarbeit verbesserte das Nutzerengagement erheblich.⁹

Darüber hinaus eröffnen Empfehlungssysteme erhebliche Umsatzchancen, indem sie Upselling, Cross-Selling und höhere Engagement-Raten fördern. Durch maßgeschneiderte Vorschläge verbessern diese Systeme die Kundenbindung und fördern langfristige Loyalität und anhaltende Nutzerinteraktion.

LLM-basierte Empfehlungssysteme

Traditionelle Empfehlungssysteme analysieren strukturierte Daten wie Bewertungen und Klicks. LLM-basierte Systeme gehen weiter, verstehen natürliche Sprachabfragen, interpretieren nuancierte Präferenzen und erklären ihre Vorschläge.

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile gegenüber traditionellen Methoden:

• Semantisches Verständnis: Interpretiert komplexe, natürliche Sprachabfragen über reines Keyword-Matching hinaus, etwa „etwas Erhebendes, aber nicht zu kitschig“
• Kaltstart-Behandlung: Neue Nutzer können ihre Präferenzen in natürlicher Sprache beschreiben, statt dass eine Interaktionshistorie erforderlich ist
• Erklärbare Ausgaben: Erzeugt natürliche sprachliche Erklärungen für Empfehlungen, wobei diese die Argumentation des Models und nicht seine internen Berechnungen beschreiben
• Domänenübergreifendes Denken: Identifiziert zugrunde liegende Präferenzen über verschiedene Kategorien und Inhaltstypen hinweg

Beispiele aus der Praxis:

• Netflix entwickelte ein Foundation-Model für personalisierte Empfehlungen, das die Nutzerinteraktionshistorie als Tokens behandelt und transformerbasierte Architekturen anwendet
• Spotify KI DJ kombiniert Hörverlauf mit generativer KI, um personalisierte Kommentare und Musikauswahlen zu erstellen
• Amazon Rufus ist ein generatives KI-gestütztes Shopping-Assistenzsystem, das die Produktentdeckung in natürlicher Sprache ermöglicht
• Criteo Agentic Commerce Recommendation Service verbindet KI-Shopping-Assistenten mit Händlerbeständen, indem es Anfragen über ein Model Context Protocol (MCP) API leitet und Live-Shopping-Signale anwendet, um Produkte auf Grundlage des tatsächlichen Einkaufsverhaltens zu bewerten.¹⁰
• Wizard ist ein KI-Shopping-Agent, der Einzelhändler, Bewertungen und Inhaltsquellen durchsucht, um eine kuratierte Top-5-Produktliste zurückzugeben. Anders als händlerspezifische Recommender aggregiert er Ergebnisse aus dem gesamten Web auf Grundlage der beschriebenen Bedürfnisse des Nutzers.¹¹
• LinkedIn setzte generative Recommender und groß angelegte Sequenz-Models im Feed-Ranking ein. Anstatt separate Models für jede Feed-Komponente zu verwenden, bewertet das System die Aktivität jedes Nutzers als Teil einer kontinuierlichen Reise, sodass Verhalten aus verschiedenen Plattformbereichen die Empfehlungen durchgehend beeinflussen kann.¹²

Einrichtung eines Empfehlungssystems

Während die meisten Unternehmen von der Übernahme einer vorhandenen Lösung profitieren würden, könnten Unternehmen in Nischenkategorien oder mit sehr hohem Umfang mit dem Aufbau einer eigenen Empfehlungs-Engine experimentieren.

1. Verwendung einer Out-of-the-Box-Lösung

Empfehlungssysteme gehören zu den frühesten und ausgereiftesten KI-Anwendungsfällen.

Zu den Vorteilen dieses Ansatzes gehören eine schnelle Implementierung und hochgenaue Ergebnisse für die meisten Fälle:

• Das Einbinden eines Code-Snippets des Anbieters kann für den Einstieg bereits ausreichen.
• Lösungen sind in der Regel genau, da Anbieter Daten aus Tausenden von Transaktionen ihrer Kunden anonymisiert nutzen, um ihre Models zu verbessern.

Um das richtige System auszuwählen, können Sie historische oder, noch besser, Live-Daten verwenden, um die Effektivität verschiedener Systeme schnell zu testen.

2. Aufbau Ihrer eigenen Lösung

Dies kann sinnvoll sein, wenn:

• Sie sich in einem Nischenbereich befinden, in dem Empfehlungs-Engines bisher nicht eingesetzt wurden, oder
• Sie einen der größten Marktplätze der Welt besitzen, wo geringfügig bessere Empfehlungen einen wichtigen Unterschied für Ihre Geschäftsergebnisse machen können.

Empfehlungssysteme auf dem heutigen Markt verwenden Logik wie: Kunden mit ähnlichen Kauf- und Browserverläufen werden in Zukunft ähnliche Produkte kaufen. Damit ein solches System funktioniert, benötigen Sie entweder eine große Anzahl historischer Transaktionen oder detaillierte Daten über das Verhalten Ihrer Nutzer auf anderen Websites. Wenn Sie solche Daten benötigen, können Sie in Daten-Marktplätzen danach suchen.

Mehr Daten und bessere Algorithmen verbessern Empfehlungen. Sie müssen alle relevanten Daten in Ihrem Unternehmen nutzen und können Ihre Kundendaten mit 3rd-Party-Daten erweitern. Wenn ein Stammkunde von Ihnen auf anderen Websites nach roten Sneakers gesucht hat, warum sollten Sie ihm beim Besuch Ihrer Website kein tolles Paar zeigen?

3. Zusammenarbeit mit einem Berater zum Aufbau eigener Lösungen

Eine etwas bessere Empfehlungs-Engine könnte den Umsatz eines Unternehmens um einige Prozentpunkte steigern, was bei einem Unternehmen mit niedrigen Gewinnmargen einen dramatischen Unterschied in der Rentabilität bewirken könnte. Daher kann es sinnvoll sein, in den Aufbau besserer Empfehlungs-Engines zu investieren, wenn das Unternehmen mit den bestehenden Lösungsanbietern auf dem Markt keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt.

4. Durchführung eines Data-Science-Wettbewerbs zum Aufbau Ihrer eigenen Lösung

Ein möglicher Ansatz besteht darin, die Weisheit der Masse zu nutzen, um solche Systeme aufzubauen. Unternehmen können verschlüsselte historische Daten verwenden, Data-Science-Wettbewerbe starten oder mit Beratern zusammenarbeiten und so Models erhalten, die hocheffektive Empfehlungen liefern.

Umgang mit Daten-Drift

Embeddings und zwischengespeicherte Item-Indizes können mit der Zeit veralten und Empfehlungen verursachen, die nicht mehr die aktuellen Nutzerinteressen widerspiegeln. Tools wie Drifter überwachen Live-Empfehlungs-Pipelines in Echtzeit, um Datenqualitätsprobleme und Drift zu erkennen, bevor sie die Empfehlungsqualität beeinträchtigen.¹³

Wie wählt man ein Empfehlungssystem aus?

Die Wahl des richtigen Empfehlungssystems hängt von Ihren Geschäftszielen, den verfügbaren Daten und den Ihnen zur Verfügung stehenden technischen Ressourcen ab. Hier sind einige wichtige Überlegungen:

1. Model-Evaluierung anhand Ihrer Daten
   • Es ist wichtig, Models auf Ihrem eigenen dataset zu testen, um zu sehen, wie gut sie in Ihrem spezifischen Kontext funktionieren. Standard-Benchmarks spiegeln möglicherweise nicht Ihre Nutzer, Items oder Geschäftsziele wider.
2. Art der verfügbaren Daten
   • Explizite Daten (Bewertungen, Rezensionen, Likes) funktionieren gut mit kollaborativem Filtern.
   • Implizite Daten (Klicks, Verweildauer, Käufe) begünstigen hybride oder Deep-Learning-Ansätze.
3. Geschäftsziele
   • Wenn Ihr Ziel Personalisierung in großem Maßstab ist, sind Deep-Learning- oder Hybridsysteme die beste Option.
   • Für schnelle Experimente können einfachere Models wie die Matrixfaktorisierung ausreichen.
4. Skalierbarkeitsanforderungen
   • Groß angelegte Plattformen (z. B. E-Commerce, Streaming) erfordern häufig Deep-Learning-basierte oder cloudgehostete Lösungen, die Millionen von Nutzern und Items bewältigen können.
5. Domänenwissen & Ressourcen
   • Wenn Ihrem Team Machine-Learning-Expertise fehlt, die Nutzung von Anbieterlösungen (z. B., Amazon Personalize, Google Recommendations KI) kann die Bereitstellung beschleunigen.
   • Für hochspezialisierte Domänen kann der Aufbau einer Inhouse-Lösung erforderlich sein.

Tipp: Beginnen Sie mit Prototyping unter Verwendung von Standardbibliotheken (LightFM, TensorFlow Recommenders) und bewerten Sie die Leistung mit Ihren Live-Daten, bevor Sie skalieren.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

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Kosten für die Implementierung von Empfehlungssystemen

Die Implementierung eines Empfehlungssystems ist mit direkten und indirekten Kosten verbunden:

1. Entwicklungszeit: Der Aufbau individueller Models erfordert Data Scientists, Ingenieure und Infrastrukturteams. Die Entwicklung kann von einigen Wochen (für Prototypen) bis zu mehreren Monaten (für Produktionssysteme) reichen.
2. Infrastrukturkosten:
   • On-Premise: Erfordert GPU-Server, Datenbanken und laufende Wartung.
   • Cloud-basiert: Die Kosten skalieren mit der Datengröße und der API-Nutzung (AWS, GCP, Azure).
3. Anbietergebühren: SaaS-basierte Lösungen können Gebühren auf der Grundlage der Anzahl der API-Aufrufe, der Anzahl der Nutzer oder der verarbeiteten Datenmenge erheben.
4. Laufende Kosten:
   • Neutraining von Models, Überwachung und Updates.
   • Mögliche Kosten für die Integration externer Datenquellen für verbesserte Empfehlungen.

Faustregel: Kleine Unternehmen können mit SaaS-Tools beginnen (<$10k/Jahr), während Unternehmen, die Inhouse-Systeme aufbauen, oft Millionen in Infrastruktur und Talente investieren.

Ethische Implikationen von Empfehlungssystemen

Obwohl Empfehlungs-Engines einen Mehrwert bieten, werfen sie wichtige ethische und soziale Überlegungen auf:

• Bias & Fairness: Algorithmen können bestehende Verzerrungen verstärken (z. B. nur populäre Inhalte empfehlen und Vielfalt ignorieren).
• Datenschutzbedenken:
  • Das Erfassen und Analysieren von Nutzerdaten wirft Bedenken hinsichtlich Einwilligung und Datenschutz auf.
  • Die Einhaltung der DSGVO, des CCPA und anderer Datenschutzgesetze ist entscheidend.
• Verantwortungsvoller Umgang mit Daten:
  • Transparente Richtlinien sollten erklären, wie Nutzerdaten erfasst, verarbeitet und gespeichert werden.
  • Differenzielle Privatsphäre und Anonymisierungstechniken können Risiken mindern.

Methodik zum Benchmarking von Empfehlungs-Engines

In dieser Studie konzentrierten wir uns auf den Aufbau und die Evaluierung von Empfehlungssystemen auf der Grundlage impliziter Feedbackdaten, insbesondere Nutzerinteraktionen mit Produkten. Das in unserer Analyse verwendete dataset enthält drei Schlüsselelemente: visitorid, itemid und Interaktionstypen wie view, add to cart und transaction. Da Nutzer Items nicht explizit bewerteten, sondern über diese Verhaltensweisen interagierten, betrachteten wir diese Daten als implizites Feedback.

Wir testeten drei verschiedene Empfehlungs-Models, um ihre Effektivität im Umgang mit impliziten Daten zu bewerten:

1. LightFM: Ein Hybrid-Model, das sowohl kollaboratives Filtern als auch inhaltsbasierte Methoden verwendet. Wir nutzten die WARP-Verlustfunktion (Weighted Approximate-Rank Pairwise), um das Model zu trainieren. Der Fokus lag auf der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer ein Produkt ansieht, durch Analyse seiner historischen Interaktionen mit Items.
2. Cornac BPR (Bayesian Personalized Ranking): Ein kollaboratives, filterbasiertes Model, das darauf ausgelegt ist, Items auf Grundlage von Nutzerinteraktionen zu bewerten. Es nutzt implizites Feedback, um die Präferenzen der Nutzer zu lernen, indem es das Ranking relevanter Items gegenüber irrelevanten optimiert.
3. TensorFlow Recommenders: Ein Deep-Learning-basiertes Framework, das Embeddings verwendet, um sowohl Nutzer als auch Items zu repräsentieren und komplexe Beziehungen zwischen ihnen zu erfassen. Das Model wird anhand impliziter Interaktionen trainiert, mit einer Retrieval-Aufgabe zur Vorhersage der relevantesten Items für jeden Nutzer.

Die Models wurden trainiert, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Nutzer mit einem Produkt interagiert, wobei der Fokus speziell auf dem view-Ereignis als Zielverhalten lag. Unser Ziel war es abzuschätzen, mit welchen Produkten sich Nutzer auf Grundlage ihres bisherigen Verhaltens am wahrscheinlichsten beschäftigen. Nach dem Training evaluierten wir die Models anhand von Testdaten, um sicherzustellen, dass sie gut auf unbekannte Interaktionen generalisieren können.

Wir bewerteten die Leistung der Models anhand von drei in Empfehlungssystemen häufig verwendeten Metriken:

• AUC (Area Under the Curve): Eine Metrik, die bewertet, wie gut das Model relevante Items höher einstuft als irrelevante. Ein AUC-Wert näher bei 1 deutet auf eine bessere Ranking-Leistung hin.
• Precision@10: Misst, wie viele der Top-10 empfohlenen Items tatsächlich relevant sind (d. h. vom Nutzer verwendet wurden). Höhere Werte deuten auf eine bessere Empfehlungsgenauigkeit hin.
• Recall@10: Misst, wie viele relevante Items (aus den Interaktionen des Nutzers) innerhalb der Top-10 Empfehlungen erscheinen. Diese Metrik ist entscheidend, um zu verstehen, wie gut das Model Nutzerpräferenzen erfasst.

Durch den Vergleich dieser Metriken über die drei Models hinweg identifizierten wir das leistungsstärkste Model im Hinblick auf sowohl das Ranking relevanter Items als auch das präzise Abrufen dieser Items in den Top-Empfehlungen.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
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  year   = {2026},
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Änderungsprotokoll

7 Aktualisierungen

Alle7Allgemein6Methodik1

202620252024

1. 19. Mai

   Das LightFM-Tutorial-Kapitel entfernt und X's Empfehlungssystem zu den Social-Media-Beispielen hinzugefügt.

2. 23. Jan

   Ein Abschnitt über LLM-basierte Empfehlungssysteme wurde hinzugefügt.

Referenzlinks

1.

Item-to-Item Recommenders | Gorse

2.

How retailers can keep up with consumers | McKinsey

McKinsey & Company

3.

Netflix Research

4.

Discover Weekly: How Spotify is Changing the Way We Consume Music - Technology and Operations Management

5.

The AI behind unconnected content recommendations on Facebook and Instagram

6.

GitHub - xai-org/x-algorithm: Algorithm powering the For You feed on X · GitHub

7.

Health. Powered by Ada.

8.

Customer Success Stories: Case Studies, Videos, Podcasts, Innovator stories

9.

Nostra from Glance, Gaming Recommendation at Scale with Google Cloud AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

10.

Criteo Introduces Agentic Commerce Recommendation Service to Power AI Shopping Assistants | Criteo

Criteo

11.

Wizard Press Release: Marc Lore and Melissa Bridgeford’s Wizard Emerges from Stealth

12.

LinkedIn uses AI to improve feed relevance | Social Media Today

13.

Drifter: Efficient Online Feature Monitoring for Improved Data Integrity in Large-Scale Recommendation Systems

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

Vollständiges Profil anzeigen

Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple und befasst sich mit KI-Modellen, KI-Infrastruktur, KI-Governance und KI-Anwendungen für Unternehmen. Ihre Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf den Einsatz von KI in Marketing, Gesundheitswesen, Lieferketten und Nachhaltigkeit.
Zuvor arbeitete sie als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsunternehmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationalen Beziehungen.

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