Dieses Buch unterteilt sich in drei wesentliche Abschnitte. Im ersten Teil wird eine Analyse des Long Tail Phanomens vorgenommen, bei dem ein Einblick in die Geschichte, den Erfolg und verschiedene Verteilungsmerkmale, insbesondere die Power-Law-Verteilung, gegeben wird. Ausserdem werden verschiedene Recommender-Systeme vorgestellt, die fur die Entstehung des Long Tail ausschlaggebend sind. Der zweite Abschnitt beschaftigt sich mit der Erlauterung verschiedener Netzwerktheorien. Hauptpunkte dieses Teils sind skalenfreie Netzwerke und Preferential Attachment. Ziel ist es, Mechanismen herauszufinden, nach denen sich die Anzahl der Verkaufe fur bestimmte Verkaufsrange ergibt, um so das Phanomen des Long Tail quantitativ besser beschreiben zu konnen. Der dritte Abschnitt verwendet die vorgestellten Netzwerktheorien zur Simulation des Long Tail. Am Ende dieses Teil stehen funktionierende Algorithmen auf Basis der Barabasi Netzwerktheorie, des Preferential Attachment und Assortative Mixing. Daraus werden Ruckschlusse auf den Einfluss von Recommender-Systemen auf den Long Tail gezogen.

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