Empfehlungssystem

Ein Empfehlungssystem wählt aus einer großen Menge mögliche Inhalte aus und bringt sie in eine Reihenfolge, die für eine Person möglichst relevant sein soll. Dafür kann es mehrere Algorithmen, feste Auswahlregeln und trainierte Modelle kombinieren. Die Modelle lernen etwa aus bisherigen Aufrufen oder Reaktionen, welche Inhalte wahrscheinlich interessant sind.

Ein Beispiel: Die Startseite einer Video-Plattform. Aus einer riesigen Menge an Videos holt eine erste Stufe eine viel kleinere Auswahl möglicher Kandidaten. Eine weitere Stufe sortiert diese Auswahl so, dass oben steht, was dich wahrscheinlich interessiert. Ähnlich entstehen Vorschläge in Musik-Apps oder die Produktempfehlungen in Online-Shops.

Nicht verwechseln mit einem einzelnen Algorithmus: Wenn im Alltag von „dem Algorithmus“ einer Plattform die Rede ist, ist häufig dieses ganze System gemeint, nicht ein einzelner Algorithmus oder ein einzelnes Modell. Auch zu einem Spamfilter gibt es einen Unterschied: Der Filter beurteilt eine einzelne Mail, das Empfehlungssystem bringt viele Inhalte in eine Reihenfolge.

Wo du dem Begriff begegnest: Überall dort, wo dir eine App Inhalte vorschlägt, ohne dass du danach gesucht hast: im Feed sozialer Netzwerke, bei „Das könnte dir auch gefallen“ in Streaming-Diensten, in Online-Shops. Außerdem in Debatten darüber, welche Inhalte Plattformen wem anzeigen und warum.

Die Grundbegriffe dahinter, Algorithmus und Modell, erklärt „Programm, Algorithmus, Modell im Vergleich“.