Die marktführende Empfehlungstechnologie der prudsys RDE hat eine neue qualitative Stufe erreicht. Hierbei wurde das Kernverfahren der Empfehlungsberechnung - das Reinforcement Learning - um die Fähigkeit zur Arbeit auf Content-Hierarchien erweitert. Somit konnten die Stabilität und die Lerngeschwindigkeit des Systems deutlich erhöht werden. Durch das hierarchische Reinforcement Learning ergeben sich darüber hinaus neue Anwendungsperspektiven für Empfehlungssysteme.

Bereits seit 2004 nutzt die prudsys AG Reinforcement Learning (RL) als zentrales Framework für seine Empfehlungstechnologie. Die Echtzeitanalyse-Lösung prudsys RDE | Recommendations ist damit Vorreiter einer neuen Generation von Empfehlungssystemen. Statt wie im klassischen Data Mining Empfehlungen zu unterbreiten, die die höchste Wahrscheinlichkeit besitzen vom Nutzer ohnehin ausgewählt zu werden, lernt RL unmittelbar aus der Interaktion mit dem Nutzer. Die prudsys RDE, insbesondere das Modul prudsys RDE | Recommendations, berücksichtigt bei der Berechnung ihrer Empfehlungen das Kundenverhalten in Echtzeit und optimiert somit fortwährend ihre eigene Empfehlungsqualität. Dadurch kann die prudsys Empfehlungslösungen in bisher ungekannter Qualität bereitstellen.

Um die Lerngeschwindigkeit des RL-Ansatzes weiter zu erhöhen, wurde seitens der prudsys AG in Zusammenarbeit mit der TU Berlin im nächsten Schritt der Ansatz der RL-Empfehlungstechnologie um die Nutzung von Hierarchien erweitert. Ausgangspunkt war die Tatsache, dass sich Content (z.B. Produkte) meist hierarchisch über Kategorien zusammenfassen lässt, die wiederum auf unterschiedlichen Aggregationsebenen definiert werden. Dies erlaubt die Anwendung hierarchischer Konvergenzbeschleuniger (sogenannter Vorkonditionierer) in den Lösungsverfahren der RL-Operatorgleichungen. Hierzu wurden die entsprechenden Multilevel-Techniken, welche in den letzten Jahren die Lösung partieller Differentialgleichungen revolutionierten, auf die RL-Methoden übertragen.

Im Ergebnis entstand ein komplettes Instrumentarium, um Zustände, Aktionen, Wertefunktionen und Operatorgleichungen zwischen verschiedenen Hierarchie-Levels zu interpolieren und zu prolongieren, hierarchische Regelbasen zu verwalten und daraus unterschiedliche Vorkonditionierer zusammenzufügen. All diese Bausteine sind auch in der prudsys XELOPES Bibliothek (www.xelopes.com) verfügbar.

Die neuen RL-Verfahren lernen durch den neuen technologischen Ansatz deutlich schneller sowie stabiler und können dank der Hierarchien selbst für Neuprodukte ohne Transaktionshistorie sofort qualifizierte Empfehlungen generieren. Die hierarchischen Regelbasen unterbreiten darüber hinaus in natürlicher Weise Empfehlungen auf Kategorieebene und die Qualität der Empfehlungen kann aggregiert analysiert werden.

"Die Nutzung hierarchischer Lösungsverfahren ist der natürliche nächste Schritt zur Weiterentwicklung leistungsfähiger Empfehlungssysteme. Wir freuen uns, unseren Kunden damit die neuesten Ergebnisse der Approximationstheorie bereitzustellen, welche dadurch vielfältig von der neuen Qualität der prudsys RDE profitieren.", so Dr. Michael Thess, Vorstand FuE der prudsys AG.
Die prudsys AG als Technologieführer im Bereich der intelligenten Datenanalyse konzentriert sich neben dem klassischen Data Mining insbesondere auf die Entwicklung und Integration qualitativ hochwertiger Realtime-Analytics-Verfahren. Die prudsys RDE (prudsys Realtime Decisioning Engine) gilt als führende serviceorientierte Lösung für Echtzeit-Analyse, Prognose und intelligente Empfehlung. Ihr modularer Aufbau erlaubt nicht nur die Umsetzung klar definierter Kundenziele, sondern auch eine Kombination der Module zu einer kundenspezifischen und multichannel-fähigen Gesamtlösung. Die Lösungen des Chemnitzer Unternehmens sind weltweit im Einsatz. Allein in Deutschland vertrauen circa 50% der Top 20 Versandhandelsunternehmen wie Quelle, Heine und Baur sowie zahlreiche Versandhändler der Top 100 (Quelle: Versandhausberater) wie 3 Pagen/3 Suisse, Alba Moda, Douglas, karstadt, Mexx auf prudsys.
Durch intensive und kontinuierliche Forschungsarbeit konnte sich das 1998 gegründete Unternehmen als First Mover im Echtzeit Data Mining etablieren. Die prudsys AG ist Inhaber zahlreicher nationaler sowie internationaler Patente. Mit seinen innovativen Echtzeitanalysetechnologien und ihrer Mitgliedschaft in den internationalen Standardisierungsgremien DMG (Data Mining Group) und OMG (Object Management Group) setzt die prudsys AG zudem stets neue Data-Mining-Standards.
Darüber hinaus ist die prudsys AG Organisator des weltweit größten Data Mining Wettbewerbes - DATA-MINING-CUP.

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