#29 Recommender Systems

Recommendations, also Empfehlungen, sind mindestens so alt wie das Orakel von Delphi und der Hauptbestand zahlreicher Dienstleistungsberufe. Recomendation Systems hingegen sind ein spezieller Bereich des Information Retrieval und erst durch Amazon, Netflix und Spotify wirklich populär geworden. In dieser ausführlichen Techtiefenfolge erklärt Marcel Kurovski mit zahlreichen Beispielen das wesentliche Vorgehen dieser “Informationsaggregationsmaschinen”, welche von Collaborative Filtering über Matrixfaktorisierung bis zu Deep Learning reichen. Wir sprechen über die unterschiedlichen Stufen von Personalisierung und worin der Unterschied zur Suche besteht. Die Vor- und Nachteile von Relevanz als wichtigste Metrik für Recommender Systems kommen zur Sprache, genauso wie alternative Metriken wie Diversität, Novelty oder Robustheit, welche gerade zuletzt größeres Interesse erfahren. Marcel erzählt zudem einige Anekdoten aus der Geschichte der Recommender Systems und gibt einen Ausblick auf aktuelle Forschung und zukünftige Entwicklungen.