Recommender Systeme sind die Grundlage vieler eCommerce Systeme, wie z.B. Amazon. Diese generieren personalisierte Empfehlungen für jeden Benutzer aus einer bereits vorhandenen Grundmenge von Empfehlungen. Ranking Algorithmen wie z.B. PageRank, auf dem die Google Suchtechnologie basiert, nutzen die Linkstruktur des WWW, um jeder Seite im Web einen numerischen Wert zuzuweisen, der die Wichtigkeit der Seite widerspiegelt. Durch eine Sortierung nach dieser Wichtigkeit kann dabei ebenfalls eine Empfehlungsliste generiert werden, die allerdings nur bedingt durch eine Parametrisierung des Ranking Algorithmus personalisiert werden kann.

In diesem Vortrag sollen beide Verfahren grundlegend erläutert und miteinander verglichen werden. Anschließend soll anhand eines aktuellen Forschungsvorhabens gezeigt werden, wie diese Verfahren erfolgreich eingesetzt werden können.