Recommendation Engine: Zwischenfazit Pandora vs. last.fm
Nach dem ich letztes Jahr angefangen habe Pandora.com und last.fm zu nutzen (Bericht siehe
hier), jetzt mal mein persönliches Zwischenfazit.
Zur Erinnerung: die Recommendation Engines arbeiten nach völlig unterschiedlichen Prinzipien.
Die Empfehlungsengine von Pandora würde ich mal als eine spezielle Form des Content-Based Filtering beschreiben. Jeder Song wird anhand von mehreren hundert Kriterien katalogisiert und mir werden Songs empfohlen, welche ähnliche Kriterienausprägungen haben, wie die Songs, die ich mag.
Bei Last.fm erfolgen die Empfehlungen über Collaborative Filtering, d.h. ich erhalte Empfehlungen aufgrund meiner Ähnlichkeit zu anderen Nutzern.
Inzwischen habe ich schon viele Songs gehört und diese auch per Audioscrobbler an Last.fm "übertragen".
Leider ist die Qualität der Empfehlungen bei Last.fm mit der Zeit signifikant schlechter geworden - ich finde kaum noch neue Empfehlungen, die mir gut gefallen. Ähnlich erging es mir bei Amazon - je mehr Artikel ich gekauft hatte, desto schlechter wurden die Empfehlungen.
Mag es bei Last.fm daran liegen, dass ich einen sehr breiten Musikgeschmack habe?
Bei Pandora bekomme ich nach wie vor gute Empfehlungen, was natürlich in der Natur der "Content-Based" Empfehlungsengine begründet liegt.
Spannend ist für mich die Frage, ob sich die Recommendation Engines von Last.fm und Pandora angepasst auch für andere Empfehlungen nutzen ließen. Z.B. für Bekleidungsempfehlungen, welche - wie bei Musikempfehlungen auch - den jeweiligen Geschmack treffen müssen.
