Nächste Seite: Unterstützende Technologien für Suchdienste Aufwärts: Suchdienste Vorherige Seite: Bewertende Suchdienste Inhalt Recommender SystemsUser entwickeln bei der Suche nach Informationen gewisse Verhaltensmuster. Eine gute Basis, um an zusätzliche Informationen zu einem Interessensgebiet zu kommen sind Empfehlungen von anderen Usern. Diese Empfehlungen bilden die Grundlage für die sogenannten Recommender Systems. Man unterscheidet dabei sogenannte Content Based Recommender Systems und Collaborative Based Recommender Systems. Content Based Recommender Systems vergleichen tatsächliche Inhalte von Dokumenten mit den Profilen von Usern und versuchen daraus die Relevanz eines Dokumentes für einen User festzustellen. Collaborative Based Recommender Systems verwenden im Gegensatz dazu nicht den Inhalt eines Dokumentes, sondern es wird versucht, User mit ähnlichen Profilen zu erkennen und Dokumente, die durch einen User gefunden wurden, anderen zugänglich zu machen. Beispiele für solche Recommender Systems sind PHOAKS5.17, Referral Web5.18, GroupLens5.19 und Siteseer5.20. Besonders zu erwähnen ist hier noch das Personalised Recommender System, welches zur Gruppe der Collaborative Based Recommender Systems gehört und in Zusammenarbeit mit einem Hyperwave5.21-Server ein leistungsfähiges Produkt darstellt. [Horwath1999]
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