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1 Zur Problematik des Collaborative Filtering.- 1.1 Problemstellung.- 1.2 Beitrag der Arbeit.- 1.3 Aufbau der Arbeit.- 2 Individualisierung von Angeboten in Interaktiven Medien.- 2.1 Neue Realisationsformen des Marketingskonzeptes.- 2.2 Kommunikationsmodell der Interaktiven Medien.- 2.3 Individualisierung von Angeboten.- 2.4 Empfehlungs-Systeme.- 2.5 Collaborative Filtering.- 2.6 Active und Automated Collaborative Filtering.- 2.7 Pr?ferenzen und Prognosen.- 2.8 Feature Based vs. Collaborative Filtering.- 2.9 Feature Guided Collaborative Filtering.- 3 Automated Collaborative Filtering.- 3.1 Collaborative Filtering als Missing-Value-Problem.- 3.2 Elemente von Collaborative-Filtering-Algorithmen.- 3.3 Basis-Algorithmen.- 3.4 Prognoseg?te von Collaborative-Filtering-Algorithmen.- 4 Feld-Experiment.- 4.1 Linxx Der Interaktive Webguide.- 4.2 Durchf?hrung des Experiments.- 4.3 Reliabilit?t.- 5 Empirische Ergebnisse.- 5.1 Prognoseg?te.- 5.2 Prognoseg?te im Zeitablauf.- 5.3 Prognoseg?te nach Ratings und Prognosen.- 5.4 Prognoseg?te nach Objekten.- 5.5 Prognoseg?te nach Benutzern.- 5.6 Fazit.- 6 Simulationsstudie.- 6.1 Methodik.- 6.2 Datens?tze.- 6.3 Durchfiihrung der Simulationsstudie.- 6.4 Varianten.- 6.5 Fazit.- 7 Zusammenfassung.- 7.1 Ergebnisse der Untersuchung.- 7.2 Management-Implikationen.- Literatur.- Liste der Websites.- Anschreiben f?r den Reliabilit?tstest.- Simulationsergebnisse.- Stichwortverzeichnis.Dr. Matthias Runte studierte Wirtschaftsingenieurwesen und promovierte am Graduiertenkolleg Betriebswirtschaftslehre f?r Technologie und Innovation an der Christian-Albrechts-Universit?t zu Kiel. Er ist als Consultant bei der Bertelsmann AG und als Mitglied der Gesch?ftsleitung einer Internet-Company t?tig.Die Personalisierung von Inhalten und Angeboten in interaktiven Medien wie dem Internet ist eine der gro?en Herausforderungen der New Economy. Zur Individualisierung von Angeboten existiert eine Reihe unterschiedlicher Methoden, deren Leistungsf?higkeit jedochl3,