Nutzung von Apache Mahout fr eine leichtgewichtige Empfehlungsgenerierung auf der Basis von Produktbewertungen
Kennt man das Kaufverhalten seiner Kunden im Onlinehandel, so lassen sich daraus mit Softwarelsungen personalisierte Empfehlungen ableiten. Dies praktizieren Online-Hndler schon seit vielen Jahren. Transaktionsdaten aus Online-Verkufen, Rating-Daten und neuerdings auch Kontextinformationen werden gesammelt und mit ausgefeilten Algorithmen verarbeitet, um Produktempfehlungen manchmal sogar annhernd in Echtzeit zu berechnen. Die Weiterentwicklung von Empfehlungsalgorithmen und -systemen schreitet sowohl in der Forschung als auch in der Praxis im Zuge der nchsten E-Commerce-Generation voran. Meistens sind die von groen Online-Hndlern verwendeten Softwarelsungen heute sehr individuell und im Detail der ffentlichkeit vorenthalten. Um die Mglichkeiten kleinerer Online-Anbieter zu verbessern, wurde im Competence Center Wirtschaftsinformatik der Hochschule Mnchen (CCWI) gemeinsam mit Industriepartnern auf Basis von Open-Source-Technologien wie Apache Mahout eine mit vertretbarem Aufwand einsetzbare (leichtgewichtige) und plattformunabhngige Lsung entwickelt. Neben einer Webservice-Schnittstelle zur einfachen Integration des Empfehlungsdienstes in die eigene Anwendung wurde weiterhin auch eine webbasierte Anwendung entwickelt, mit der die genutzten Recommendation-Algorithmen konfiguriert und erprobt werden knnen, um so die Auswirkungen von Parameternderungen bei der Empfehlungsgenerierung besser nachvollziehen zu knnen.
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