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dc.contributor.advisorZukunft, Olaf-
dc.contributor.authorBeernink, Mareile-
dc.date.accessioned2023-11-22T07:48:58Z-
dc.date.available2023-11-22T07:48:58Z-
dc.date.created2021-05-06-
dc.date.issued2023-11-22-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12738/14386-
dc.description.abstractDiese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines Echtzeitsystems im Kontext von Personalisierung im E-Commerce. Hierzu wird unter der Berücksichtigung des Event-Driven Architecture Stils und mit Hilfe des Frameworks Apache Flink ein Prototyp entwickelt, der eine große Anzahl an Kundeninteraktionen verarbeiten und abhängig von verhaltensorientierten und soziodemografischen Merkmalen des Kunden personalisierte Angebote und Empfehlungen ausgeben kann. Bezüglich dessen werden spezifische funktionale sowie nicht funktionale Anforderungen an eine E-Commerce Plattform herausgearbeitet und anhand dieser die Konzeptionierung und Entwicklung aufgebaut.de
dc.description.abstractThis thesis deals with the development of a real-time system in context of personalization in e-commerce. For this purpose, a prototype is developed that is able to process a large number of customer interactions and print personalized offers and recommendations depending on customer’s behavior-oriented and socio-demographic characteristics. The prototype is considering the event-driven architecture style and is implemented with the help of Apache Flink. Specific functional and non-functional requirements for an e-commerce platform are analyzed and specify the base of the conception and development.en
dc.language.isodeen_US
dc.subjectE-Commerceen_US
dc.subjectPersonalisierungen_US
dc.subjectEchtzeitanalyseen_US
dc.subjectEvent-Driven Architectureen_US
dc.subjectApache Flinken_US
dc.subjectEreignisorientierungen_US
dc.subjectBig Dataen_US
dc.subjectpersonalisationen_US
dc.subjectrealtime streaming analyticsen_US
dc.subjectevent-driven architectureen_US
dc.subjectevent-driven processingen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.titlePersonalisierung im E-Commerce unter Verwendung von Realtime Streaming Analyticsde
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informatiken_US
thesis.grantor.departmentFakultät Technik und Informatiken_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeSteffens, Ulrike-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-165513-
tuhh.oai.showtrueen_US
tuhh.publication.instituteDepartment Informatiken_US
tuhh.publication.instituteFakultät Technik und Informatiken_US
tuhh.type.opusBachelor Thesis-
dc.type.casraiSupervised Student Publication-
dc.type.dinibachelorThesis-
dc.type.driverbachelorThesis-
dc.type.statusinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen_US
dc.type.thesisbachelorThesisen_US
dcterms.DCMITypeText-
tuhh.dnb.statusdomainen_US
item.advisorGNDZukunft, Olaf-
item.creatorGNDBeernink, Mareile-
item.languageiso639-1de-
item.cerifentitytypePublications-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.creatorOrcidBeernink, Mareile-
item.fulltextWith Fulltext-
item.grantfulltextopen-
item.openairetypeThesis-
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