Inhaltsbasierte Filterung

Wie funktioniert sie?

Das Grundprinzip der inhaltsbasierten Filterung ist es, die Eigenschaften von Inhalten zu analysieren und Dinge zu empfehlen, die denen ähnlich sind, mit denen der Nutzer oder die Nutzerin bereits einmal interagiert hat. Diese Methode paart Inhaltseigenschaften mit Nutzerpräferenzen, lernt jedoch auch von dem Nutzerfeedback, um zukünftige Empfehlungen einzugrenzen und so die Personalisierung des Systems zu verbessern.

Welche Schritte gibt es?

1. Funktionsextrahierung: Bei diesem Schritt werden relevante Eigenschaften jedes Inhalts in dem System identifiziert und extrahiert. Beispielsweise haben Filme Eigenschaften wie Genre, Schauspieler/innen, Regisseur/in und Handlungsstichwörter. Dahingegen sollten Artikel Schlüsselörter, Themen und Autor/innen als Eigenschaften haben. Hier können fortgeschrittene Methoden eingesetzt werden, um mit unstrukturierten Daten wie der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) für Text und Computervision für Bilder umzugehen.
2. Profilerstellung: Ein Nutzerprofil wird basierend auf den Interaktionen zwischen Nutzer/innen und Waren erstellt. Dieses Profil umfasst die Nutzerpräferenzen und hebt die bevorzugten Inhaltstypen und Eigenschaften der Nutzer/innen hervor.
3. Empfehlungsgenerierung: Wenn ein Nutzer/eine Nutzerin sich eine Empfehlung wünscht, vergleicht das System die Eigenschaften von Inhalten auf dem Nutzerprofil mit denen der verfügbaren Inhalte. Dann werden Inhalte mit ähnlichen Eigenschaften zu denen auf dem Nutzerprofil empfohlen.
4. Scoring und Ranking: Die empfohlenen Inhalte werden basierend auf der Ähnlichkeit zu dem Nutzerprofil gescort und gerankt. Für diese Ähnlichkeitsscores werden verschiedene Algorithmen eingesetzt, wie Kosinus-Ähnlichkeit, Jaccard-Ähnlichkeit und TF-IDF (Begriffshäufigkeit – Inverse Dokumentfrequenz). Die Wahl des Algorithmus hängt von dem Inhaltstyp und den spezifischen Anwendungsanforderungen ab.

Wo wird diese Methode am häufigsten verwendet?

Die inhaltsbasierte Filterung kann das Nutzererlebnis auf verschiedenen Plattform und in verschiedenen Industrien verbessern:

• eCommerce-Plattformen: Sie kann Kunden basierend auf bisherigen Käufen, dem Browsingverlauf und Produkteigenschaften Produkte empfehlen, was die Produktentdeckbarkeit und die Personalisierung verbessert.
• Streamingdienste: Plattformen wie Netflix, Amazon Prime Video und Spotify setzen die inhaltsbasierte Filterung ein, um basierend auf den Nutzerpräferenzen und den Inhaltseigenschaften Filme, TV-Serien, Musik und Podcasts zu empfehlen.
• Soziale-Medien-Plattformen: Facebook, Instagram, und Twitter können basierend auf den Interessen der Nutzer/innen und Inhaltseigenschaften wie Hashtags und Themen Beiträge, Videos und Konten empfehlen.
• Musikempfehlungsplattformen: Dienste wie Pandora, Spotify und Apple Music empfehlen Songs und Playlists basierend auf dem Hörverlauf, den Präferenzen und den Musikeigenschaften.
• Inhaltsentdeckungsplattformen: Medium, YouTube und Reddit können Artikel, Videos und Beiträge empfehlen, die auf den Nutzerinteressen und den Inhaltseigenschaften basieren.

Fazit

Es ist wichtig, zu beachten, dass die inhaltsbasierte Filterung zwar personalisierte Empfehlungen anbieten kann, sie manchmal jedoch zu einer “Filterblase” führt und das Entdecken von anderen Inhalten verhindern kann. Um das zu vermeiden, wird die inhaltsbasierte Filterung oft mit anderen Methoden wie der kollaborativen Filterung verbunden, um ein gut abgerundetes Empfehlungssystem anzubieten.