Knowledge Graph statt klassischem Data Stack: die Struktur hinter Recommender und Agenten – mit Stefan Neubig, Head of Data Engineering und AI bei Outdooractive – Folge 330

Warum ein Recommender bei Outdooractive nur rund 300 Euro Serverkosten im Monat braucht, wann ein Knowledge Graph mehr bringt als ein klassischer Stack – und warum er erst nicht funktioniert hat.

Warum empfiehlt eine Plattform genau diese Tour – und nicht eine andere? In dieser Folge spricht Jonas Rashedi mit Stefan Neubig von Outdooractive über Recommender-Systeme, Knowledge Graphen und die technischen Grundlagen moderner Empfehlungstechnologien.

Stefan gibt Einblicke in den Aufbau eines Graphen mit rund 92 Millionen Knoten und 140 Millionen Beziehungen. Dabei geht es um Nutzer, Touren, Regionen und Interaktionen – und darum, wie Machine-Learning-Modelle daraus personalisierte Empfehlungen ableiten.

Besonders spannend: Warum Erklärbarkeit immer wichtiger wird, welche überraschenden Erkenntnisse Outdooractive bei Experimenten zur Besucherlenkung gewonnen hat und weshalb Knowledge Graphen im Zusammenspiel mit KI-Agenten eine wichtige Rolle spielen könnten.

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