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In der vorliegenden Thesis werden Empfehlungsalgorithmen zur Verbesserung von Wein-Empfehlungen evaluiert. Der Algorithmus wird zur Entscheidung zwischen zwei Weinen eingesetzt, so dass der jeweils für den Kunden geeignetere Wein empfohlen wird. Das derzeitige System setzt Collaborative Filtering durch den Alternating Least Squares (ALS) Algorithmus um. Bei Kunden und Weinen, die nicht die notwendigen Bedingungen für die Anwendung von ALS erfüllen, wird durch Zufall entschieden.
Dem bestehenden Ansatz wurden folgenden Verfahren gegenübergestellt: Content-based Filtering mit einen Autoencoder und Hybrid Filtering mit einem neuronalen Netz sowie mit der Empfehlungsbibliothek LightFM. Die neuen Ansätze berücksichtigen immer die Weineigenschaften und können für noch nicht gekaufte Weine eingesetzt werden (Cold-Start Problem). Verglichen wurden die Ansätze durch zwei Ranking-Methoden und einen selbst-entwickelten offline A/B-Test.
Unter den neuen Ansätzen schnitt LightFM am besten ab. ALS lieferte insgesamt die besten Ranking-Werte. Durch ein online A/B-Test zwischen ALS und LightFM konnten keine signifikanten Ergebnisse ermittelt werden. Insgesamt konnte auf Basis der in den Tests gesammelten Daten keine Verbesserung der Empfehlungslogik gegenüber dem bestehenden Verfahren mittels ALS nachgewiesen werden. Für eine abschließende statistisch signifikante Beurteilung müssten mehr online A/B-Tests durchgeführt werden.
Einleitung
(2019)
Data Science
(2021)
Know-how für Data Scientists
• Übersichtliche und anwendungsbezogene Einführung
• Zahlreiche Anwendungsfälle und Praxisbeispiele aus unterschiedlichen Branchen
• Potenziale, aber auch mögliche Fallstricke werden aufgezeigt
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