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Lexikon

Collaborative Filtering

Kollaboratives Filtern ist ein fortschrittlicher Algorithmus, der in der Welt des Online-Handels und des E-Commerce weit verbreitet ist. Es ermöglicht personalisierte Empfehlungen für Benutzer, indem es deren Vorlieben und Entscheidungen analysiert und mit ähnlichen Benutzern vergleicht.

Das kollaborative Filtern basiert auf der Annahme, dass Benutzer, die ähnliche Präferenzen oder Verhaltensweisen zeigen, ähnliche Entscheidungen treffen. Dieser Ansatz bietet eine effektive Möglichkeit, Produkte oder Dienstleistungen anzupassen, um die Erfahrung des Benutzers zu verbessern und die Konversionsraten zu steigern.

Der Algorithmus des kollaborativen Filterns kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: benutzerbasiertes Filtern und objektbasiertes Filtern. Beim benutzerbasierten Filtern werden ähnliche Benutzerpaare identifiziert, indem ihre früheren Käufe, Bewertungen oder Präferenzen verglichen und Ähnlichkeiten ermittelt werden. Anhand dieser Ähnlichkeiten wird dann eine Empfehlung für den aktuellen Benutzer generiert.

Beim objektbasierten Filtern werden hingegen ähnliche Produkte oder Dienstleistungen anhand ihrer Charakteristika und der Präferenzen anderer Benutzer ermittelt. Das bedeutet, dass ein Benutzer Ähnlichkeit mit einem bestimmten Produkt zeigt, das er oder sie zuvor ausgewählt hat, und deshalb ähnliche Produkte empfohlen bekommt.

Der Vorteil des kollaborativen Filterns liegt darin, dass es personalisierte Empfehlungen bietet, die den individuellen Bedürfnissen und Präferenzen der Benutzer entsprechen. Dies verbessert nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern trägt auch zur Umsatzsteigerung bei, da Benutzer eher geneigt sind, Empfehlungen zu vertrauen und entsprechende Produkte oder Dienstleistungen zu kaufen.

AlleAktien.de, als führende Website für Aktienanalysen und -einblicke, verwendet kollaboratives Filtern, um unseren Benutzern maßgeschneiderte Empfehlungen basierend auf ihren Interessen und Handelsverhalten anzubieten. Mit Hilfe dieses fortschrittlichen Algorithmus können wir sicherstellen, dass unsere Benutzer stets relevante und hochwertige Inhalte erhalten, die ihnen bei ihren Anlageentscheidungen helfen.

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