{"id":19341,"date":"2020-07-27T12:25:16","date_gmt":"2020-07-27T10:25:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/blog\/?p=19341"},"modified":"2022-12-02T08:50:59","modified_gmt":"2022-12-02T07:50:59","slug":"personalisierung-recommender-systems-faq","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/","title":{"rendered":"Personalisierung mit Recommender Systems FAQ: Eure Fragen beantwortet"},"content":{"rendered":"<p>Bei unserem Meetup zur Rolle von Recommender Systems im Omnichnannel-Marketing sind einige Fragen offen geblieben. Diese haben wir hier zusammengetragen und von unseren Expert:innen beantworten lassen. <!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_79_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/#Sind-Recommender-Systems-nur-etwas-fuer-grosse-Unternehmen-weil-sie-komplex-und-damit-aufwaendig-zu-bauen-sind-oder-auch-etwas-fuer-KMUs\" >Sind Recommender Systems nur etwas f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen, weil sie komplex und damit aufw\u00e4ndig zu bauen sind oder auch etwas f\u00fcr KMUs ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/#Besteht-bei-Recommender-Systemen-nicht-die-Gefahr-dass-man-irgendwann-vergisst-ueber-den-Tellerrand-hinauszusehen-und-evtl-andere-ebenfalls-interessante-ThemenProdukte%E2%80%A6-gar-nicht-wahrnimmt-Wie-wird-hiermit-umgegangen\" >Besteht bei Recommender-Systemen nicht die Gefahr, dass man irgendwann vergisst, \u00fcber den Tellerrand hinauszusehen und evtl. andere ebenfalls interessante Themen\/Produkte\/&#8230; gar nicht wahrnimmt? Wie wird hiermit umgegangen?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/#Muss-man-bei-der-Erfassung-von-implizitem-Feedback-den-Datenschutz-beruecksichtigen-Wie-kommuniziert-man-das\" >Muss man bei der Erfassung von implizitem Feedback den Datenschutz ber\u00fccksichtigen? Wie kommuniziert man das?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/#Wie-geht-man-mit-selbsterfuellenden-Prophezeiungen-bei-Recommendern-um-Wie-vermeidet-man-bei-Nearest-Neighbor-Recommendations-einen-Bias\" >Wie geht man mit selbsterf\u00fcllenden Prophezeiungen bei Recommendern um? Wie vermeidet man bei Nearest Neighbor Recommendations einen Bias?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/#Kannst-du-nochmal-auf-die-Vorteile-des-Deep-Learning-Ansatzes-bei-mobilede-eingehen-Warum-kein-CF\" >Kannst du nochmal auf die Vorteile des Deep-Learning-Ansatzes bei mobile.de eingehen? Warum kein CF?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/personalisierung-recommender-systems-faq\/#Sind-die-Recommendations-auf-mobilede-Realtime-oder-werden-diese-periodisch-vorberechnet\" >Sind die Recommendations auf mobile.de Realtime oder werden diese periodisch vorberechnet?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sind-Recommender-Systems-nur-etwas-fuer-grosse-Unternehmen-weil-sie-komplex-und-damit-aufwaendig-zu-bauen-sind-oder-auch-etwas-fuer-KMUs\"><\/span>Sind Recommender Systems nur etwas f\u00fcr gro\u00dfe Unternehmen, weil sie komplex und damit aufw\u00e4ndig zu bauen sind oder auch etwas f\u00fcr KMUs ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nein, da Recommender nicht zwingend komplex sein m\u00fcssen. Einfache Ans\u00e4tze wie beispielsweise Collaborative Filtering (CF) sind dom\u00e4nenagnostisch und beruhen auf Interaktionsdaten zwischen Nutzern und Items, d.h. Clicks, Views, Purchases, etc. Indem diese Daten erfasst und gespeichert werden, l\u00e4sst sich hiermit schon ein erster CF Algorithmus trainieren, der bereits f\u00fcr personalisierte Recommendations eingesetzt werden kann. Dies empfiehlt sich f\u00fcr den Anfang. Da aber CF auch Probleme wie etwa den Kaltstart hat, bietet es sich in einer anschlie\u00dfenden Phase an, das bestehende System zu erweitern, um Recommendations sowie ihre Coverage zu verbessern und auch weitere Ziele zu modellieren.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Besteht-bei-Recommender-Systemen-nicht-die-Gefahr-dass-man-irgendwann-vergisst-ueber-den-Tellerrand-hinauszusehen-und-evtl-andere-ebenfalls-interessante-ThemenProdukte%E2%80%A6-gar-nicht-wahrnimmt-Wie-wird-hiermit-umgegangen\"><\/span>Besteht bei Recommender-Systemen nicht die Gefahr, dass man irgendwann vergisst, \u00fcber den Tellerrand hinauszusehen und evtl. andere ebenfalls interessante Themen\/Produkte\/&#8230; gar nicht wahrnimmt? Wie wird hiermit umgegangen?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Gefahr besteht in der Tat. Hier sind zwei Probleme zu nennen: Zum einen das <strong>Long-Tail-Problem<\/strong> bzw. die Item-Coverage des Recommenders und zum anderen die <strong>Diversit\u00e4t der Recommendations<\/strong>. Ersteres behandelt den Anteil der Items (Produkte, Songs, o. \u00c4.) aus dem Gesamtbestand (Korpus), die als Recommendations ausgespielt werden (k\u00f6nnen). Hier gibt es einen sogenannten <strong>Popularit\u00e4ts-Bias<\/strong>, d.h. Inhalte mit denen h\u00e4ufig interagiert wird, haben eine h\u00f6here Wahrscheinlichkeit vorgeschlagen zu werden. Dies l\u00e4sst sich durch eine geeignete Problemmodellierung verhindern bzw. d\u00e4mpfen. Auch die Diversit\u00e4t der Vorschl\u00e4ge l\u00e4sst sich quantifizieren und so modellieren, dass sie als Nebenziel der Optimierung ber\u00fccksichtigt wird. Beides Aspekte, die dieses Feld praktisch und theoretisch weiterhin spannend machen \u2013 daher an dieser Stelle auch zwei empfehlenswerte Publikationen zu diesem Problem:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1901.07555.pdf\">Managing Popularity Bias in Recommender Systems with Personalized Re-ranking<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/pdf\/10.1145\/3240323.3240372\">Calibrated Recommendations<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Muss-man-bei-der-Erfassung-von-implizitem-Feedback-den-Datenschutz-beruecksichtigen-Wie-kommuniziert-man-das\"><\/span>Muss man bei der Erfassung von implizitem Feedback den Datenschutz ber\u00fccksichtigen? Wie kommuniziert man das?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Definitiv. Wesentlich sind hier Einwilligung und Anonymisierung. Jedoch bin ich weder Datenschutz-Experte noch Jurist und kann und darf damit keine Beratung und Empfehlung hierzu geben. Erw\u00e4hnenswert finde ich in diesem Zusammenhang jedoch den sog. Erw\u00e4gungsgrund 71 der DSGVO sowie eine Publikation, die die Auswirkungen von L\u00f6schanfragen bei Nutzern f\u00fcr Collaborative Filtering ber\u00fccksichtigt. Au\u00dferdem interessant ist auch die Keynote von Mireille Hildebrandt anl\u00e4sslich der RecSys 2019:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/dsgvo-gesetz.de\/erwaegungsgruende\/nr-71\/\">Erw\u00e4gungsgrund 71 zur DSGVO<\/a><\/li>\n<li><a href=\"ttps:\/\/ylongqi.com\/assets\/pdf\/WenYSE18.pdf\">Exploring Recommendations Under User-Controlled Data Filtering<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.wixstatic.com\/ugd\/75bc14_0e821b1ada084a578d7e257d33822c46.pdf\">Rude Awakenings and Behaviorist Dreams \u2013 Methodological Integrity and the GDPR<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Wie-geht-man-mit-selbsterfuellenden-Prophezeiungen-bei-Recommendern-um-Wie-vermeidet-man-bei-Nearest-Neighbor-Recommendations-einen-Bias\"><\/span>Wie geht man mit selbsterf\u00fcllenden Prophezeiungen bei Recommendern um? Wie vermeidet man bei Nearest Neighbor Recommendations einen Bias?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die zugrundeliegenden Daten haben in den allermeisten F\u00e4llen bereits einen Bias. Hierbei fallen zum Beispiel Selection- oder Popularity Biases auf. Eine etablierte Technik, um den Bias zu reduzieren ist zum Beispiel das Inverse Propensity Scoring, wobei vereinfacht gesagt Datenpunkte mit Bias korrigiert werden.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1602.05352.pdf\">Recommendations as Treatments: Debiasing Learning and Evaluation<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Kannst-du-nochmal-auf-die-Vorteile-des-Deep-Learning-Ansatzes-bei-mobilede-eingehen-Warum-kein-CF\"><\/span>Kannst du nochmal auf die Vorteile des Deep-Learning-Ansatzes bei mobile.de eingehen? Warum kein CF?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der Ansatz ist zum einen nichtlinear im Vergleich zur Matrixfaktorisierung zum L\u00f6sen von CF und er\u00f6ffnet damit eine m\u00e4chtigere Modellierung und damit eine bessere Genauigkeit. Zum anderen ist es ein hybrider Ansatz, der neben Interaktionsdaten auch Features zu Usern und Items ber\u00fccksichtigt (siehe auch Content-Based Recommender Systems). Durch diese zus\u00e4tzlichen Daten k\u00f6nnen Coverage und Relevanz zus\u00e4tzlich erh\u00f6ht werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Sind-die-Recommendations-auf-mobilede-Realtime-oder-werden-diese-periodisch-vorberechnet\"><\/span>Sind die Recommendations auf mobile.de Realtime oder werden diese periodisch vorberechnet?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Erzeugung der Recommendations erfolgt in Echtzeit.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/omnichannel\/\">Mehr zum Thema Omnichannel<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei unserem Meetup zur Rolle von Recommender Systems im Omnichnannel-Marketing sind einige Fragen offen geblieben. Diese haben wir hier zusammengetragen und von unseren Expert:innen beantworten lassen.<\/p>\n","protected":false},"author":147,"featured_media":19344,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"ep_exclude_from_search":false,"footnotes":""},"tags":[206],"service":[431],"coauthors":[{"id":147,"display_name":"inovex","user_nicename":"inovex"}],"class_list":["post-19341","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","tag-data-science","service-data-science"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Personalisierung mit Recommender Systems FAQ: Eure Fragen beantwortet - inovex GmbH<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Bei unserem Meetup zur Rolle von Recommender-Systemen im Omnichnannel-Marketing sind einige Fragen offen geblieben. 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