wirtschaftsuniversität wien diplomarbeit - SemanticLab.net

werden, dass diese für Maschinen und Menschen auswertbar werden [Dustdar et al.,
2006].
In den folgenden Kapiteln werden exemplarisch die verschiedenen Anwendungen
des Semantic Web im E-Commerce erläutert. Als Erstes werden die digitalen seman-
tischen Empfehlungssysteme dargestellt. Diese unterstützen die Benutzer beim Kauf
von Produkten und bieten ihnen bedürfnisorientierte Angebote an. Zweitens werden
die Einsatzmöglichkeiten des Semantic Web im mobilen Bereich erläutert. Anschlie-
ßend wird die Verknüpfung von Semantic Web und Werbung dargestellt.
2.1.1 Semantische Empfehlungssysteme
Digitale B2C (Business to Consumer)-Empfehlungssysteme unterstützen die Benut-
zer bei der Selektion von Informationen über Produkte und Dienstleistungen und
beim Treffen von Entscheidungen [Mayr, 2006, S. 2]. Das Ziel der digitalen Empfeh-
lungssysteme ist, die Entscheidungsqualität der Benutzer bei der Produktauswahl zu
optimieren und zu verbessern [West et al., 1999].
Es gibt zwei Arten von digitalen Empfehlungssystemen, die personalisierten und
nicht-personalisierten Empfehlungssysteme. Die nicht-personalisierten Empfeh-
lungssysteme basieren auf den Empfehlungen und Ratings von anderen Benutzern.
Die personalisierten Empfehlungssysteme beziehen sich auf die Eigenschaften oder
Informationen über die Benutzer und geben dementsprechend Empfehlungen ab, die
am besten zu der Person passen [Spitzer, 2005, S.6, ff.].
Die meisten personalisierten Empfehlungssysteme werden bei Online-Shops wie
zum Beispiel Amazon 4 oder Reel 5 eingesetzt. Diese Systeme haben meistens einen
engen Fokus bei der Erfassung von transaktionellen Daten und empfehlen ähnliche
Produkte, die die Benutzer in der Vergangenheit gekauft haben. Zum Beispiel, ein
Online-Shop weiß, dass ein bestimmter Kunde eine Bluse gekauft hat oder nach
dieser gesucht hat. Dieser Shop weiß vielleicht auch, welche weiteren Kleidungsstü-
cke diese Person in der Vergangenheit erworben hat. Er kennt die Artikelnummer,
den gezahlten Preis, die Farbe, die Marke und Tag und Zeit, an dem der Artikel
4 http://www.amazon.com
5 http://www.reel.com
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