Empfehlungssysteme: Möchten Sie Pommes zu den Pommes?

Johannes Schildgen veranschaulicht beim Science Slam #34 in Berlin die Funktionsweisen und Finessen von Empfehlungssystemen. Veranschaulicht wird das anhand einer Pommesbuden-Besitzerin, die dem Kunden erst nur Mayonaise, dann Pommes und schließlich Pommes zu den Pommes anbietet. Rechts und links verteilt er Seitenhiebe auf die Empfehlungs-Engines von Amazon und Spotify. Da sein Beispiellied GEMA-geschützt ist, greift er einfach selbst zur Ukulele.

Aktivieren Sie JavaScript um das Video zu sehen.
https://www.youtube.com/watch?v=6-TpRmQtVEI

Der Informatiker beschäftigt sich mit der Analyse großer datenmengen. Johannes Schildgens Forschungsprojekt, das Marimba Framework, löst eine grundlegende Problematik, die alle Big Data Unternehmen haben: Das Zählen von Daten dauert sehr lange und erfordert großen Aufwand. Marimba aber zählt nur die Differenz, also die Veränderung zum Vortag oder Vorzeitraum und addiert die neuen Werte zu den alten. Das geht deutlich schneller und ist genauso zuverlässig. Das führte er auch schon einmal beim 9. Dortmunder Science Slam aus, wo es um Biertesten, Facebook-Freunde und viele Snickers- und Balisto-Riegel ging.

Aktivieren Sie JavaScript um das Video zu sehen.
https://www.youtube.com/watch?v=3ZgYjt2UIzw

Möchten Sie vielleicht Johannes Schildgen zu Johannes Schildgen? Die Vorträge von Johannes Schildgen finden sich auf Youtube in vielen verschiedenen Versionen, da er oft an Science Slams teilgenommen und gewonnen hat. Über die Jahre hat er seine Vortragstechnik perfektioniert.

Sachbuch-Publikationen

Leute, die Bio-Zitronen, Clerasil-Pickelstift, 500 Liter Bier, 24 Snickers, Mayonaise und Ukulele kaufen, kauften vielleicht auch:

johannes-schildgen amazonMongoDB kompakt
Taschenbuch von Johannes Schildgen
 

Alle Produkt- und Werbeaussagen sind solche der genannten Anbieter und werden lediglich berichtend wiedergegeben. Diese Website spricht keine Nutzungs- oder Kaufempfehlungen aus.


Startup Humor nimmt am Amazon Partnerprogramm teil und erhält Provisionen für qualifizierte Käufe. Das Vorhandensein einer Vergütung hat keinen Einfluss auf die Berichterstattung.