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DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorSteffens, Ulrike-
dc.contributor.authorBatrincea, Adriana-
dc.date.accessioned2025-08-14T11:38:00Z-
dc.date.available2025-08-14T11:38:00Z-
dc.date.created2024-01-11-
dc.date.issued2025-08-14-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12738/18026-
dc.description.abstractRecommender-Systeme bieten Nutzern personalisierte Empfehlungen für Produkte, Dienstleistungen, Inhalte und andere relevante Angebote. Sie sind besonders in großen Unternehmen verbreitet, um Effizienz und Wirtschaftlichkeit zu steigern. Im Gegensatz dazu stehen kleine und mittelständische Unternehmen (KMU), die aufgrund begrenzter Ressourcen in Technologie, Finanzen und Personal solche Systeme seltener einsetzen. Für KMU müssen Recommender-Systeme nicht nur kosteneffizient, sondern auch hochgradig anpassbar sein, um individuellen Anforderungen gerecht zu werden. Diese Bachelorarbeit konzentriert sich auf die anforderungsorientierte Auswahl von Recommender-Systemen für KMU. Durch eine umfassende Umfrage unter verschiedenen KMU werden spezifische Anforderungen an diese Systeme identifiziert und dokumentiert. Ein Interview mit einem Umfrageteilnehmer vertieft, prüft und validiert diese Anforderungen. Die methodische Herangehensweise erlaubt eine praxisorientierte und zielgerichtete Anforderungsanalyse. Die Ergebnisse werden in Handlungsempfehlungen zusammengefasst, die KMU eine solide Basis für die Auswahl von Recommender-Systemen bieten.de
dc.description.abstractRecommender systems provide users with personalized suggestions for products, services, content, and other relevant offerings. They are widely used in large companies to enhance efficiency and profitability. In contrast, small and medium-sized enterprises (SMEs) often have limited resources in technology, finance, and personnel, making the adoption of such systems less common. For SMEs, recommender systems must be not only cost-effective but also highly adaptable to meet individual requirements. This bachelor thesis focuses on the requirement-oriented selection of recommender systems for SMEs. Through an extensive survey among various SMEs, specific requirements for these systems are identified and documented. An interview with a survey participant further deepens, examines, and validates these requirements. The methodical approach enables a practice-oriented and targeted requirement analysis. The results are summarized in recommendations for action, providing SMEs with a solid foundation for selecting recommender systems.en
dc.language.isodeen_US
dc.subjectRecommender-Systemen_US
dc.subjectKMUen_US
dc.subjectAnforderungsanalyseen_US
dc.subjectSMEen_US
dc.subjectRequirements engineeringen_US
dc.subject.ddc004: Informatiken_US
dc.titleAnforderungsorientierte Auswahl der Recommender-Systeme für kleine bis mittelständische Unternehmende
dc.typeThesisen_US
openaire.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
thesis.grantor.departmentDepartment Informatiken_US
thesis.grantor.universityOrInstitutionHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburgen_US
tuhh.contributor.refereeSarstedt, Stefan-
tuhh.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:18302-reposit-217670-
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.cerifentitytypePublications-
item.fulltextWith Fulltext-
item.languageiso639-1de-
item.advisorGNDSteffens, Ulrike-
item.grantfulltextopen-
item.creatorGNDBatrincea, Adriana-
item.openairetypeThesis-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_46ec-
item.creatorOrcidBatrincea, Adriana-
Enthalten in den Sammlungen:Theses
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