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Empfehlungen geben > Benutzerbasiertes oder elementbasiertes Filtern?

Benutzerbasiertes oder elementbasiertes Filtern?

Elementbasiertes Filtern ist signifikant schneller als benutzerbasiertes Filtern, wenn man eine Liste mit Empfehlungen aus einem großen Datenbestand erhalten will, man erkauft sich diesen Vorteil aber durch zusätzlichen Aufwand beim Verwalten der Item Similarity Table. Zudem gibt es einen Unterschied in der Genauigkeit, der davon abhängt, wie »dünn« der Datenbestand ist. In dem Beispiel mit den Filmen ist der Datenbestand »dicht«, weil jeder Kritiker so gut wie jeden Film bewertet hat. Andererseits ist es recht unwahrscheinlich, zwei Personen zu finden, die die gleichen Lesezeichen bei del.icio.us gepflegt haben – die meisten Lesezeichen werden von einer kleinen Gruppe von Personen abgelegt, was zu einem dünn besetzten Datenbestand führt. Elementbasiertes Filtern ist normalerweise in dünn besetzten Datenbeständen schneller als benutzerbasiertes Filtern, während beide in dicht besetzten Daten ungefähr gleich schnell sind.

Um mehr über die Unterschiede bei der Performance dieser Algorithmen zu erfahren, lesen Sie den Artikel »Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms« von Sarwar et al. unter http://citeseer.ist.psu.edu/sarwar01itembased.html.



  

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