OpenText Recommender bietet ein alternatives Verfahren zum Auffinden und Abrufen nützlicher Informationen im OpenText Content Server: Die im System erzeugten Empfehlungen sind individuell auf das Browserverhalten des jeweiligen Benutzers abgestimmt. Zudem kann der Nutzen der aufgefundenen Informationen von den Benutzern bewertet werden, sodass die Treffgenauigkeit zukünftiger Empfehlungen noch erhöht wird. Diese beiden Funktionen werden durch die Empfehlungen bzw. durch die Bewertungen übernommen.
Die Verwaltung von Recommender umfasst die folgenden Aufgaben:
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Recommender-Verlaufseinstellungen konfigurieren, über die gesteuert wird, wie Objekte verfolgt werden, auf die Benutzer kürzlich zugegriffen haben
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Recommender-Komponenten konfigurieren, mit denen die Empfehlungs- und Bewertungsinformationen angezeigt werden
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Recommender-Systemeinstellungen konfigurieren; dies umfasst die Verwaltung der Datenbanktabellen mit den Recommender-Daten
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Recommender-Suche aktivieren, sodass die Benutzer nach Empfehlungs- und Bewertungsinformationen suchen können
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Recommender anpassen; dies umfasst Änderungen der Bewertungen für Bilder und Etiketten sowie den Export von Daten in das XML-Format, um diese Daten auch in anderen Anwendungen nutzen zu können
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