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Wir helfen Ihre Kunden zu finden, wonach sie suchen und geben Ihnen personalisierte Suchergebnisse um Ihre Konversionsrate zu erhöhen.

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Die YOOCHOOSE LABS ist eine 100% Tochtergesellschaft der YOOCHOOSE mit Sitz in Beer Sheva (Israel). Die YOOCHOOSE LABS LTD sind die Forschungs- und Entwicklungsfirma der YOOCHOOSE mit der Aufgabe die eingesetzten Verfahren und Algorithmen ständig weiter zu entwickeln.

Um die Technologieführerschaft im Bereich der Empfehlungssysteme zu erreichen bzw. diese auch behaupten zu können, ist eine ständige Verbesserung und Weiterentwicklung des eingesetzten Verfahren notwendig. Aus diesem Grund hat YOOCHOOSE von Anfang an eine eigene Forschungs- und Entwicklungsabteilung mit in die Planung aufgenommen. 2009 wurden dazu die YOOCHOOSE LABS LTD mit Sitz in Beer Sheva gegründet.

Die Aufgabe der YOOCHOOSE LABS ist es, die in der YOOCHOOSE Personalisierungslösung eingesetzten Verfahren und Algorithmen ständig weiter zu entwickeln. Nur durch die intensive Weiterentwicklung kann die YOOCHOOSE die angestrebte Technologieführerschaft im Bereich Personalisierungslösungen im E-Commerce, für Medien und im Verlagswesen erreichen bzw. diese auch auf andere Bereiche ausdehnen. Die YOOCHOOSE LABS haben eine enge Kooperation mit den Telekom Laboratories in Berlin und mit der Ben Gurion Universität (BGU) in Beer Sheva an. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit sind wesentliche Teile der YOOCHOOSE Lösung entstanden und zum Patent angemeldet worden. Als ein Ergebniss dieser engen Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft ist die Ausrichtung der RecSys Challange 2015 für die weltweit führende Konferenz für Recommender Systems die ACM RecSys zu sehen.

Interessante Links zum Thema Empfehlungssysteme und wissenschaftliche Publikationen finden Sie unter den folgenden Links:

1)  Deploying recommender system for the masses

2)  Anytime AHP Method for Preferences Elicitation in Stereotype-Based Recommender System

3)  Recommender System from Personal Social Networks

4)  Ensemble methods for improving the performance of neighborhood-based collaborative filtering