{"id":196652,"date":"2024-07-09T06:30:00","date_gmt":"2024-07-09T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=196652"},"modified":"2024-07-02T10:30:10","modified_gmt":"2024-07-02T09:30:10","slug":"empfehlungsalgorithmen-was-sind-sie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/empfehlungsalgorithmen-was-sind-sie","title":{"rendered":"Empfehlungsalgorithmen: Was ist das und wie funktionieren sie?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"196652\" class=\"elementor elementor-196652\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d9e0468 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d9e0468\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db04e04 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"db04e04\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wenn YouTube uns Videos vorschl\u00e4gt, die unseren aktuellen Interessen entsprechen, wenn Amazon Produkte empfiehlt, die uns interessieren k\u00f6nnten, was steckt dahinter? Empfehlungsalgorithmen. Sehr raffinierte Systeme, die das Ziel verfolgen, das Nutzererlebnis weiter zu personalisieren, mit dem Risiko unerw\u00fcnschter Polarisierungseffekte. Und sie werfen Fragen auf, die mit der umfangreichen Verkn\u00fcpfung von Informationen zusammenh\u00e4ngen, die uns interessieren und aus verschiedenen Quellen kommen...<\/p>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46e10d8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"46e10d8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Als Unternehmen wie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/amazon-ki-kuenstliche-intelligenz-der-naechsten-generation-von-aws-bereitgestellt\">Amazon<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/google-ki-musiclm-das-neue-musik-chatgpt\">Google<\/a> oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/facebook-prophet-eine-revolution-fuer-die-vorhersage-von-zeitreihen\">Facebook<\/a> in den Internetsektor investierten und ihr Terrain abgrenzten, wo zuvor Zehntausende von Start-ups gescheitert waren, standen sie vor einer besonderen Herausforderung: Wie kann man einen Besucher binden? Wie kann man daf\u00fcr sorgen, dass er wiederkehrt, und im Falle von Nachrichten- oder Streaming-Seiten, dass er so lange wie m\u00f6glich verweilt?<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Erschlie\u00dfung dieses neuen Feldes erfanden <\/span><b>die Giganten des Webs<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> innovative Methoden, um einen Besucher durch den Einsatz von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/zero-click-attack-alles-ueber-diese-gefaehrliche-bedrohung-fuer-die-internetsicherheit\">Empfehlungsalgorithmen<\/a> zu fesseln.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Algorithmen wurden mit folgenden Zielen entwickelt:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">das Nutzererlebnis so angenehm wie m\u00f6glich zu gestalten;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">dem Besucher Inhalte anzubieten, die so gut wie m\u00f6glich zu seinen Entdeckungsw\u00fcnschen passen;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die Leistung verschiedener Schl\u00fcsselkennzahlen zu verbessermen (Videoansichtsdauer, Lesezeit, durchschnittlicher Warenkorb usw.);<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Informationen so zu filtern, dass sie auf jeden Nutzer zielsicher zugeschnitten sind.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-307c1a0 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"307c1a0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Schl\u00fcsselwort hierbei ist: <\/span><b>Personalisierung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. F\u00fcr ein Medium wie Facebook ist dies eine echte Herausforderung. Mehr als <\/span><b>zwei Milliarden Nutzer genie\u00dfen einen einzigartigen, sek\u00fcndlich aktualisierten Newsfeed<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Betrachten wir auch den Fall YouTube. Die f\u00fchrende Plattform f\u00fcr Online-Videos speichert Milliarden von Videos und f\u00fcgt t\u00e4glich neue hinzu. Trotzdem schl\u00e4gt Ihnen diese Plattform, wenn Sie sich bei YouTube anmelden, nur einige Dutzend Clips vor, mit einer Auswahl, die sich mit jedem Besuch \u00e4ndert, aber beharrlich &#8211; nicht immer sehr subtil, das ist wahr &#8211; darauf abzielt, <\/span><b>Ihnen ein Programm vorzuschlagen, dass Ihre Aufmerksamkeit erregt<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Wie schafft es YouTube, Ihnen Inhalte vorzuschlagen, die Sie zur R\u00fcckkehr bewegen und Sie dazu bringen, immer neue Videos zu entdecken? Haupts\u00e4chlich <\/span><b>durch die Kombination der Themen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, die Sie gerade interessieren, mit jenen von anderen Nutzern, die ein \u00e4hnliches Profil wie Sie haben.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Alle gro\u00dfen Digitalunternehmen haben schnell das Potenzial erkannt, das in der riesigen Datenmenge der Nutzer liegt. Heute werden Empfehlungsalgorithmen von einer sehr gro\u00dfen Anzahl von Webseiten eingesetzt. Sie sind darauf ausgelegt, jederzeit passendste neue Inhalte zu identifizieren. Die bekanntesten Beispiele sind:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die Beitr\u00e4ge oder Freundschaftsvorschl\u00e4ge von Facebook, Instagram oder Twitter;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/salesforce-alles-ueber-den-crm-marktfuehrer-der-zum-cloud-giganten-wurde\">Amazon<\/a> oder Alibaba empfohlenen Produkte;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die von YouTube oder TikTok vorgeschlagenen Clips;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die auf Nachrichtenseiten hervorgehobenen Artikel;<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">die von Reiseportalen wie Booking.com und TripAdvisor empfohlenen Reiseziele und Aktivit\u00e4ten.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b57458d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b57458d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Effektivit\u00e4t dieser Herangehensweise ist unbestreitbar. So kommen bei Netflix <\/span><b>80% der meistgesehen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8f28edb elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8f28edb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-196661\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen1.jpg 800w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen1-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen1-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4384cfb elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"4384cfb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Alles \u00fcber Algorithmen lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9441978 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"9441978\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a20d397 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"a20d397\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie funktionieren Empfehlungsalgorithmen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db079f5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"db079f5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Wie schreiten die Webriesen vor, um uns immer gezielter anzusprechen? Ihre Empfehlungsalgorithmen nutzen Filtertechniken, um Muster zu erkennen. Die wesentlichen geltenden Mechanismen sind die folgenden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-31c0a43 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"31c0a43\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Das kollaborative Filtrieren<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a785cb1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a785cb1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das kollaborative Filtrieren (collaborative filtering) ist einer der meistgenutzten und wirksamsten Empfehlungsalgorithmen. Es basiert auf der Annahme, dass wenn zwei Personen in der Vergangenheit denselben Inhalt mochten, sie wahrscheinlich auch in Zukunft \u00e4hnliche Interessen haben werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ein Vorteil des kollaborativen Filterns ist, dass es <\/span><b>keinesfalls direktiv<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> wirkt. Es beruht ausschlie\u00dflich auf der Nutzerhistorie. Ein Nachteil dieses Ansatzes besteht jedoch darin, dass die Vielfalt der dem User pr\u00e4sentierten Inhalte eingeschr\u00e4nkt wird. Nutzer werden nicht unterschiedlichen Ansichten ausgesetzt, sondern haupts\u00e4chlich Informationen, die mit ihren aktuellen \u00dcberzeugungen in Einklang stehen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b6f096e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b6f096e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Content-based Filtering<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53175e9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53175e9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der auf Inhalten basierte Ansatz (Content-based Filtering) analysiert eine Reihe von Inhalten ohne die Gewohnheiten anderer Nutzer zu ber\u00fccksichtigen. Er konzentriert sich auf <\/span><b>\u00c4hnlichkeiten zu Empfehlungszwecken<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Das Thema eines Inhalts wird identifiert, indem Schl\u00fcsselw\u00f6rter erfasst und mit denen anderer Artikel verglichen werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4aa5614 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4aa5614\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\">Popularit\u00e4t<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59590e2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59590e2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei diesem Algorithmus wird davon ausgegangen, dass Sie, wenn Sie eine bestimmte Webseite besuchen, die Seiten, die am meisten besucht werden, wahrscheinlich m\u00f6gen werden. Mit anderen Worten, <\/span><b>es empfiehlt die popul\u00e4rsten Inhalte<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Ein Vorteil dieses Ansatzes ist, dass er auf neue Besucher der Website anwendbar ist.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a9259e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5a9259e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46447bd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"46447bd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die Risiken der Polarisierung<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-75572fa elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"75572fa\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Empfehlungsalgorithmen bieten viele Vorteile f\u00fcr die Nutzer, da die personalisierten Empfehlungen in der Regel relevant sind. Dennoch k\u00f6nnen sie mehrere Nachteile mit sich bringen und einige haben <\/span><b>gesellschaftliche Auswirkungen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">So hat die Zahl der Menschen, die extreme Ansichten zu Themen wie Politik oder Klimawandel vertreten, deutlich zugenommen. Diese &#8222;Polarisierung&#8220; kann gef\u00e4hrlich wirken, da sie f\u00e4hig ist, den kritischen Geist zu <\/span><b>schw\u00e4chen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> oder einfach die F\u00e4higkeit, abseits der gewohnten Pfade zu denken.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">In demselben Kontext hat die SACEM aufgedeckt, dass 99 % der meistgestreamten Tracks auf Spotify nur 10 % des Katalogs ausmachen. Noch besorgniserregender ist, dass 20 % der Tracks nie dem Publikum angeboten werden.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Hauptproblem ist mit der <\/span><b>Datenverschmelzung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> und der <\/span><b>Integration externer Informationen auf der Plattform<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> verkn\u00fcpft. Wer war nicht schon \u00fcberrascht, nach einer Suche auf Google nach bedeutenden Jazzpianisten zu sehen, dass YouTube Videos zu diesem Thema empfiehlt oder Facebook vorschl\u00e4gt, Gruppen von Jazzliebhabern beizutreten?<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">All diese Faktoren k\u00f6nnen den Polarisierungseffekt verst\u00e4rken, zeigen aber auch <\/span><b>einen immer gr\u00f6\u00dferen Eingriff in die Privatsph\u00e4re jedes Einzelnen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Und somit die Notwendigkeit, angemessene Schutzma\u00dfnahmen zu ergreifen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-091a3f8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"091a3f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"457\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-196671\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen2.jpg 800w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen2-300x171.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2024\/06\/Empfehlungsalgorithmen2-768x439.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d3b1ab9 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"d3b1ab9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecken Sie die Ausbildungen von DataScientest<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-329b089 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"329b089\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2db003 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"b2db003\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Was ist ein Empfehlungsalgorithmus?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Ein Empfehlungsalgorithmus ist ein hochentwickeltes System, das darauf abzielt, die Nutzererfahrung immer mehr zu personalisieren.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Warum sind Empfehlungsalgorithmen wichtig?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Alle gro\u00dfen Akteure des digitalen Sektors haben schnell die M\u00f6glichkeiten erkannt, die sich aus dem riesigen Datenpool ergeben, den die Internetnutzer anbieten. 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