Der kommerzielle Erfolg des stationären Internets hat für den Beginn eines neuen
Informationszeitalters gesorgt. Täglich Emails zu empfangen und zu versenden ist für den
Menschen des 21. Jahrhunderts genauso selbstverständlich geworden wie das Telefonieren. Er
knöpft im Internet Kontakte tätigt online Überweisungen und nutzt es als Einkaufsmöglichkeit
oder Informationsmedium. Doch das Auffinden der für ihn relevanten Informationen oder die
Produktauswahl in Online-Shops gerät in Anbetracht der im Vergleich zum realen Leben wesentlich
größeren Produktpalette und der Informations- und Datenflut schnell zur Sisyphusarbeit. Das
zentrale Problem des Information Overflows ist somit eines der grundlegenden der Informatik
die Nadel in einem exponentiell wachsenden Heuhaufen zu finden. In realen Geschäften stehen
Fachverkäufer bereit um individuelle Kaufempfehlungen auszusprechen oder den
Informationsbedarf individuell zu befriedigen. Doch wer übernimmt diese Beratung in der
Online-Welt? Und was genau sind individuell relevante Informationen? Welche Informationen sind
gut und welche eher weniger und wie finde ich schließlich die qualitativ bessere und für das
einzelne Individuum nützlichere Information? Hierfür bedienen sich Unternehmen und
Dienstleister so genannter Empfehlungssysteme die Suchenden Empfehlungen generieren welche
Informationen welche Produkte oder welche Dienstleistungen für ihre Bedürfnisse am besten
geeignet sind. Gleichzeitig werden diese Systeme von Unternehmen verwendet ihre Kunden bei der
Produktsuche zu unterstützen und ihr Angebot durch gezielte Werbung zu individualisieren und
personalisieren den Kunden an sich zu binden und in letzter Konsequenz den Unternehmensgewinn
zu maximieren. Dieses Buch stellt die verschiedenen Arten und die zugrunde liegenden
Algorithmen von Empfehlungssystemen dar und veranschaulicht diese anhand zahlreicher
Praxisbeispiele. Ebenso wird die Geschichte des mobilen Internets beleuchtet und der Einzug von
solchen Systemen auf Handys Smartphones oder PDAs dargestellt. Insbesondere wird hierbei
bedingt durch die eingeschränkten technischen Möglichkeiten auf die Transparenz von
Empfehlungssystemen eingegangen. Der letzte Teil beschäftigt sich schließlich mit der
Entwicklung eines Prototyps eines mobilen Empfehlungssystems einer sozialen Community.
