Empfehlungssysteme: Anwendungen und Beispiele

Wir haben die Haupttypen von Empfehlungssystemen, Schlüsselkonzepte und reale Anwendungen untersucht und LightFM, Cornac BPR und TensorFlow Recommenders anhand von AUC, Precision@10 und Recall@10 bewertet.

Die besten 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 Modelle des maschinellen Lernens, um Daten zu analysieren und Muster aufzudecken, sodass die Empfehlungsmaschine relevante Artikel basierend auf dem Nutzerverhalten und den Präferenzen vorschlagen kann.

LightFM vs Cornac BPR vs TensorFlow Benchmark-Ergebnisse

TensorFlow Recommenders erzielte die beste Leistung. Seine Deep-Learning-Architektur ermöglicht es, komplexere Nutzer-Artikel-Beziehungen zu erfassen. LightFM, das gut funktioniert, wenn Metadaten verfügbar sind, schnitt hier nicht so stark ab, da wir nur Verhaltensdaten verwendeten; es übertraf dennoch BPR. Cornac BPR hatte die niedrigste Empfehlungsqualität und eignet sich daher eher für schnelle Experimente oder kleinskalige Anwendungen.

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

Was ist ein Empfehlungssystem?

Ein Empfehlungssystem (oder Recommender-System) ist ein Tool, das personalisierte Vorschläge für Nutzer basierend auf ihren Präferenzen, ihrem Verhalten und ihren Interaktionen mit einer Plattform bereitstellt. Diese Systeme analysieren Daten wie Kaufhistorie, Browserverlauf, demografische Nutzerdaten und kontextbezogene Informationen, um relevante Inhalte zu liefern. Im Folgenden sind die gängigsten Arten von Empfehlungssystemen aufgeführt:

Kollaborative Filtertechniken:

• Basierend auf Mustern von Interaktionen zwischen Nutzern und Artikeln.
• Umfasst nutzerbasiertes kollaboratives Filtern (Auffinden ähnlicher Nutzer) und artikelbasiertes kollaboratives Filtern (Auffinden ähnlicher Artikel).
• Am besten geeignet für E-Commerce und Streaming-Dienste.

Inhaltsbasierte Filtertechniken:

• Konzentriert sich auf die Attribute von Artikeln (Artikelmerkmale) und die vergangenen Interaktionen eines Nutzers (Nutzerpräferenzen).
• Ideal, um spezifische Interessen des Zielnutzers zu identifizieren.

Hybride Empfehlungssysteme:

• Kombinieren kollaboratives Filtern und inhaltsbasierte Methoden.
• Nutzt Modelle des maschinellen Lernens wie tiefe neuronale Netze und rekurrente neuronale Netze für verbesserte Vorhersagen.

Schlüsselkonzepte von Empfehlungssystemen

Grundlagen der Matrixfaktorisierung

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

Dieser Ansatz hilft, die Datenkomplexität zu reduzieren und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, wie z. B. die Präferenz eines Nutzers für bestimmte Genres oder die Attraktivität eines Artikels für eine bestimmte Gruppe.

Embedding-basierte Ähnlichkeit

Einige Empfehlungs-Frameworks berechnen die Artikelähnlichkeit mithilfe von Vektor-Embeddings anstelle von gemeinsamen Tags. Embedding-basierte Ansätze erfassen nuancierte Artikelmerkmale in einem numerischen Vektor und ermöglichen so eine genauere Ähnlichkeitszuordnung ohne manuelle Tag-Pflege.

Zum Beispiel unterstützt der Open-Source-Recommender Gorse die Embedding-Ähnlichkeit, indem er den euklidischen Abstand zwischen Artikel-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 statt aus explizitem Feedback wie Sternebewertungen gewonnen werden. Einige Beispiele für implizite Daten sind Klickraten, auf einer Seite verbrachte Zeit, Kaufhistorie und Suchmuster.

Diese Art von Daten ist in großem Umfang einfacher zu sammeln und spiegelt oft das reale Engagement wider. Allerdings können sie verrauscht oder mehrdeutig sein, etwa bei der Interpretation, ob ein langer Seitenbesuch Interesse oder Ablenkung bedeutet.

Deep Learning in Empfehlungen

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

Diese Methoden können große und unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos verarbeiten und lernen 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 Artikel) und spärliche Daten.

Anwendungsbereiche für Empfehlungssysteme

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

• Die Breite der Daten: Ein Unternehmen, das nur eine Handvoll Kunden bedient, die sich unterschiedlich verhalten, wird nicht viele Vorteile aus einem automatisierten Empfehlungssystem ziehen. Menschen sind im Bereich des Lernens aus wenigen Beispielen immer noch viel besser als Maschinen. In solchen Fällen werden Ihre Mitarbeiter ihre Logik und ihr qualitatives und quantitatives Verständnis der Kunden nutzen, um genaue Empfehlungen zu geben.
• Die Datentiefe: Ein einzelner Datenpunkt pro Kunde ist für Empfehlungssysteme ebenfalls nicht hilfreich. Tiefgründige Daten über die Online-Aktivitäten der Kunden und, wenn möglich, Offline-Käufe können genaue Empfehlungen leiten.

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 vergangene Käufe, den Browserverlauf und die Präferenzen, um Artikel wie „Kunden, die dies kauften, kauften auch“ oder „Häufig zusammen gekauft“ zu empfehlen.

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

Praxisbeispiel: Amazon

Amazon.com verwendet auf den meisten Seiten seiner Website und in E-Mail-Kampagnen artikelbasierte kollaborative Filterempfehlungen. Laut McKinsey sind 35% der Amazon-Käufe Empfehlungssystemen zu verdanken.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 verwendet eine Kombination aus kollaborativem und inhaltsbasiertem Filtern, um Sendungen und Filme vorzuschlagen, was dazu führt, dass 80% der angesehenen Inhalte auf Empfehlungen zurückzuführen sind.

Der Netflix Prize war ein Wettbewerb, den Netflix im Oktober 2006 startete, um sein Filmempfehlungssystem zu verbessern. Die Herausforderung bot ein Preisgeld von 1 Million US-Dollar für das Team oder die Einzelperson, die eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit um mindestens 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 von 30 Songs, die auf den individuellen Musikgeschmäckern der Nutzer basiert. Die Übernahme von Echo Nest, einem Startup für Musikintelligenz und Datenanalyse, ermöglichte es ihnen, eine Musikempfehlungsmaschine zu entwickeln, die drei verschiedene Arten von Empfehlungsmodellen verwendet:⁴

• Kollaboratives Filtern: Filtern von Songs durch Vergleich der historischen Hördaten der Nutzer mit dem Hörverlauf anderer Nutzer.
• Verarbeitung natürlicher Sprache: Scraping des Internets nach Informationen über bestimmte Künstler 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 bestimmt dann, ob zwei Musikstücke oder Künstler ähnlich sind.
• Audio-Datei-Analyse: Der Algorithmus analysiert die Eigenschaften 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 basierend auf Nutzerinteraktionen, Präferenzen und Verbindungen vorzuschlagen. Diese Vorschläge verbessern die Nutzerinteraktion, fördern die Entdeckung von Inhalten und generieren Werbeeinnahmen.

Meta

Meta setzt KI-Systeme ein, um personalisierte Inhaltsempfehlungen auf Facebook und Instagram bereitzustellen, sogar von Quellen, denen die Nutzer nicht folgen. Dieser Ansatz verbessert die Nutzererfahrung, indem er vielfältige Inhalte einführt, und unterstützt Creators dabei, ein breiteres Publikum zu erreichen. Der Empfehlungsprozess umfasst:

• Inhaltsverständnis: Einsatz von KI-Modellen zur Analyse und Interpretation verschiedener Inhaltstypen, einschließlich Bilder, Text, Audio und Video, um deren semantische Bedeutung zu verstehen.
• Präferenzverständnis, Abruf und Ranking: Entwicklung von Systemen, die große Mengen an Inhalten einfach filtern, um die für individuelle Nutzerinteressen relevantesten zu identifizieren und zu ranken.

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 gesamte Plattform-Engagement zu steigern.⁵

X (ehemals Twitter)

X‘s Empfehlungssystem hat manuell entwickelte Merkmale zugunsten eines durchgängig gelernten Ansatzes eliminiert. Es verwendet ein Two-Tower-Modell, um relevante Beiträge abzurufen, indem es den Nutzerverlauf und die Kandidatenbeiträge separat kodiert, und rankt dann jeden Eintrag 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 Integration von KI ins Gesundheitswesen verbessert die Versorgungsqualität und senkt die Gesundheitskosten. Erfahren Sie mehr über generative KI im Gesundheitswesen.

Praxisbeispiel: Ada Healthcare

Ada Health ist eine KI-gestützte Plattform, die Nutzern durch personalisierte medizinische Anleitung bei der Verwaltung ihrer Gesundheit hilft. Nutzer können ihre Symptome eingeben, um Bewertungen 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.

Neben der Betreuung einzelner Nutzer bietet Ada auch Unternehmenslösungen an, die darauf abzielen, die Gesundheitsergebnisse zu verbessern. Diese Lösungen unterstützen Partner dabei, Gesundheitsentscheidungen zu informieren, 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 die Kundenbindung zu verbessern und den Umsatz zu steigern, indem es ein personalisiertes Empfehlungssystem in seine App implementierte.

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 in einem eigenen Bereich der App anzuzeigen.

Diese Personalisierungsstrategie führte zu einem Anstieg der Klickraten um 102% und einem Umsatzanstieg von 147% durch personalisierte Empfehlungen. Darüber hinaus verbesserte sich die Kundenbindung und das Auftreten von leistungsschwachen Produkten ging zurück.⁸

Finanzwesen und Banken

Finanzinstitute nutzen Empfehlungssysteme, um Anlageoptionen, Kreditkarten oder Versicherungsprodukte basierend auf dem finanziellen Verhalten und den Zielen eines Nutzers vorzuschlagen. Sehen Sie sich die Anwendungsfälle von Gen KI im Bankwesen an, um mehr darüber zu erfahren, wie generative KI im Finanzwesen und im Bankwesen eingesetzt werden kann.

Spiele

Spieleplattformen nutzen Empfehlungssysteme, um In-Game-Käufe, neue Spiele vorzuschlagen oder Spieler basierend auf ihren Präferenzen, Spielgewohnheiten und sozialen Interaktionen zu verbinden. Dies verbessert das Spielerlebnis und treibt den Umsatz an.

Praxisbeispiel: Glance mit Google Cloud

Glance, eine Tochtergesellschaft von InMobi, hat sich mit Google Cloud zusammengetan, um ein personalisiertes Spielempfehlungssystem für seine mobile Spieleplattform Nostra aufzubauen, die über 220 Millionen Nutzer über Sperrbildschirme anspricht.

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

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

LLM-basierte Empfehlungssysteme

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

Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile gegenüber traditionellen Methoden:

• Semantisches Verständnis: Interpretiert komplexe, natürlichsprachliche Anfragen über das Keyword-Matching hinaus, wie z. B. „etwas Erhebendes, aber nicht zu kitschig“
• Kaltstart-Handhabung: Neue Nutzer können Präferenzen in natürlicher Sprache beschreiben, anstatt eine Interaktionshistorie zu benötigen
• Erklärbare Ausgaben: Erzeugt natürlichsprachliche Erklärungen für Empfehlungen, obwohl diese eher die Argumentation des Modells als seine internen Berechnungen beschreiben
• Domänenübergreifendes Denken: Identifiziert zugrunde liegende Präferenzen über verschiedene Kategorien und Inhaltstypen hinweg

Praxisbeispiele:

• Netflix entwickelte ein Foundation-Modell für personalisierte Empfehlungen, das die Nutzerinteraktionshistorie als Tokens behandelt und transformerbasierte Architekturen anwendet
• Spotify KI DJ kombiniert die Hörhistorie mit generativer KI, um personalisierte Kommentare und Musikauswahlen zu erstellen
• Amazon Rufus ist ein generativer KI-gestützter Einkaufsassistent, der die Produktentdeckung in natürlicher Sprache ermöglicht
• Criteo Agentic Commerce Recommendation Service verbindet KI-Einkaufsassistenten mit Händlerbeständen, indem es Anfragen über eine Model Context Protocol (MCP) API weiterleitet und Live-Shopping-Signale anwendet, um Produkte basierend auf echtem Einkaufsverhalten zu ranken.¹⁰
• Wizard ist ein KI-Einkaufsagent, der Einzelhändler, Bewertungen und Inhaltsquellen durchsucht, um eine kuratierte Top-Fünf-Produktliste zurückzugeben. Im Gegensatz zu händlerspezifischen Empfehlern aggregiert es Ergebnisse aus dem gesamten Web basierend auf den beschriebenen Bedürfnissen des Nutzers.¹¹
• LinkedIn setzte generative Recommender und groß angelegte Sequenzmodelle in seinem Feed-Ranking ein. Anstatt separate Modelle für jede Feed-Komponente zu verwenden, bewertet das System die Aktivität jedes Nutzers als Teil einer kontinuierlichen Reise, sodass das Verhalten in verschiedenen Plattformbereichen die Empfehlungen durchgängig beeinflussen kann.¹²

Einrichtung eines Empfehlungssystems

Während die meisten Unternehmen von der Übernahme einer bestehenden Lösung profitieren würden, könnten Unternehmen in Nischenkategorien oder mit sehr großem Umfang mit dem Aufbau einer eigenen Empfehlungsmaschine experimentieren.

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

Empfehlungssysteme sind einer der frühesten und ausgereiftesten KI-Anwendungsfälle.

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

• Das Einbinden eines Code-Snippets des Anbieters kann ausreichen, um loszulegen.
• Lösungen sind in der Regel genau, da Anbieter Daten aus Tausenden von Transaktionen ihrer Kunden in anonymisierter Form verwenden, um ihre Modelle 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 einer eigenen Lösung

Dies kann sinnvoll sein, wenn:

• Sie sich in einer Nischendomäne befinden, in der Empfehlungsmaschinen bisher nicht eingesetzt wurden, oder
• Sie einen der weltweit größten Marktplätze besitzen, wo etwas bessere Empfehlungen einen wichtigen Unterschied in Ihren Geschäftsergebnissen machen können.

Empfehlungssysteme auf dem Markt verwenden heute eine 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 die Empfehlungen. Sie müssen alle relevanten Daten in Ihrem Unternehmen nutzen und könnten Ihre Kundendaten mit 3rd-Party-Daten erweitern. Wenn ein Stammkunde von Ihnen auf anderen Websites nach roten Turnschuhen gesucht hat, warum sollten Sie ihm dann nicht ein tolles Paar zeigen, wenn er Ihre Website besucht?

3. Zusammenarbeit mit einem Berater zum Aufbau eigener Lösungen

Eine etwas bessere Empfehlungsmaschine 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 Empfehlungsmaschinen zu investieren, wenn das Unternehmen mit den bestehenden Lösungsanbietern auf dem Markt keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt.

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

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

Umgang mit Data Drift

Embeddings und zwischengespeicherte Artikelindizes können mit der Zeit veralten und zu Empfehlungen führen, 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 technischen Ressourcen ab, die Ihnen zur Verfügung stehen. Hier sind einige wichtige Überlegungen:

1. Modellbewertung auf Ihren Daten
   • Es ist wichtig, Modelle auf Ihrem eigenen Datensatz zu testen, um zu sehen, wie gut sie in Ihrem spezifischen Kontext funktionieren. Standard-Benchmarks spiegeln möglicherweise nicht Ihre Nutzer, Artikel oder Geschäftsziele wider.
2. Art der verfügbaren Daten
   • Explizite Daten (Bewertungen, Rezensionen, Likes) funktionieren gut mit kollaborativem Filtern.
   • Implizite Daten (Klicks, verbrachte Zeit, Käufe) begünstigen hybride oder Deep-Learning-Ansätze.
3. Geschäftsziele
   • Wenn Ihr Ziel Personalisierung in großem Maßstab ist, sind Deep Learning oder hybride Systeme die besten Optionen.
   • Für schnelle Experimente können einfachere Modelle wie die Matrixfaktorisierung ausreichen.
4. Skalierbarkeitsanforderungen
   • Große Plattformen (z. B. E-Commerce, Streaming) benötigen oft Deep-Learning-basierte oder cloudgehostete Lösungen, die Millionen von Nutzern und Artikeln verarbeiten können.
5. Domänenwissen & Ressourcen
   • Wenn Ihrem Team Fachwissen im maschinellen Lernen fehlt, kann die Nutzung von Anbieterlösungen (z. B. Amazon Personalize, Google Recommendations KI) die Bereitstellung beschleunigen.
   • Für hochspezialisierte Domänen kann der Aufbau einer Inhouse-Lösung erforderlich sein.

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

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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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 benutzerdefinierter Modelle erfordert Datenwissenschaftler, Ingenieure und Infrastrukturteams. Die Entwicklung kann von wenigen Wochen (für Prototypen) bis zu mehreren Monaten (für Produktionssysteme) dauern.
2. Infrastrukturkosten:
   • On-Premise: Erfordert GPU-Server, Datenbanken und laufende Wartung.
   • Cloud-basiert: Kosten skalieren mit der Datengröße und der API-Nutzung (AWS, GCP, Azure).
3. Anbietergebühren: SaaS-basierte Lösungen können basierend auf der Anzahl der API-Aufrufe, der Anzahl der Nutzer oder der verarbeiteten Datenmenge abrechnen.
4. Laufende Kosten:
   • Modellneutraining, Überwachung und Aktualisierungen.
   • 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

Während Empfehlungsmaschinen einen Mehrwert bieten, werfen sie wichtige ethische und soziale Überlegungen auf:

• Voreingenommenheit & Fairness: Algorithmen können bestehende Vorurteile verstärken (z. B. nur beliebte Inhalte empfehlen, Vielfalt ignorieren).
• Datenschutzbedenken:
  • Das Sammeln und Analysieren von Nutzerdaten wirft Bedenken hinsichtlich Einwilligung und Datenschutz auf.
  • Die Einhaltung der DSGVO, des CCPA und anderer Datenschutzgesetze ist entscheidend.
• Verantwortungsvolle Nutzung von Daten:
  • Transparente Richtlinien sollten erklären, wie Nutzerdaten gesammelt, verarbeitet und gespeichert werden.
  • Differential Privacy und Anonymisierungstechniken können Risiken mindern.

Methodik für das Benchmarking von Empfehlungsmaschinen

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

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

1. LightFM: Ein hybrides Modell, das sowohl kollaboratives Filtern als auch inhaltsbasierte Methoden verwendet. Wir nutzten die WARP (Weighted Approximate-Rank Pairwise)-Verlustfunktion, um das Modell zu trainieren. Der Fokus lag auf der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer ein Produkt ansieht, indem seine historischen Interaktionen mit Artikeln analysiert wurden.
2. Cornac BPR (Bayesian Personalized Ranking): Ein auf kollaborativem Filtern basierendes Modell, das darauf ausgelegt ist, Artikel basierend auf Nutzerinteraktionen zu ranken. Es verwendet implizites Feedback, um die Präferenzen der Nutzer zu lernen, indem es das Ranking relevanter Artikel gegenüber irrelevanten optimiert.
3. TensorFlow Recommenders: Ein Deep-Learning-basiertes Framework, das Embeddings verwendet, um sowohl Nutzer als auch Artikel darzustellen und komplexe Beziehungen zwischen ihnen zu erfassen. Das Modell wird auf impliziten Interaktionen trainiert, mit einer Retrieval-Aufgabe, um die relevantesten Artikel für jeden Nutzer vorherzusagen.

Die Modelle 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 basierend auf ihrem vergangenen Verhalten am wahrscheinlichsten beschäftigen werden. Nach dem Training bewerteten wir die Modelle anhand von Testdaten, um sicherzustellen, dass sie gut auf ungesehene Interaktionen verallgemeinern können.

Wir bewerteten die Leistung der Modelle anhand von drei gängigen Metriken in Empfehlungssystemen:

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

Durch den Vergleich dieser Metriken über die drei Modelle hinweg identifizierten wir das leistungsstärkste Modell sowohl in Bezug auf das Ranking relevanter Artikel als auch auf die genaue Abfrage dieser Artikel in den Top-Empfehlungen.

Diese Forschung zitieren

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Empfehlungssysteme: Anwendungen und Beispiele}},
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  month  = may,
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 19. Mai 2026}
}

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

Hauptanalyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 Hauptanalyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globale Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie das World Economic Forum und supranationale Organisationen wie die Europäische Kommission. Sie können weitere renommierte Unternehmen und Ressourcen sehen, die AIMultiple referenziert haben. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen mehr als ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon zu ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Er leitete die Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Er leitete auch das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von 2 Jahren einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung von 0 aus erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider behandelt. Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Boğaziçi-Universität als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Sıla Ermut

Branchenanalystin

Folgen auf

Sıla Ermut ist Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf E-Mail-Marketing und Verkaufsvideos. Sie arbeitete zuvor als Personalvermittlerin in Projektmanagement- und Beratungsfirmen. Sıla hat einen Master of Science in Sozialpsychologie und einen Bachelor of Arts in Internationale Beziehungen.

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