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Auszahlungen an Endkunden sind netto zu verstehen. Es fallen weitere Kosten durch den Mobilfunkvertrag an.

Diese können Sie auf den Folgeseiten einsehen. Diese kann je nach Tarif zusätzlich anfallen und beträgt maximal einmalig 39,99 Euro. Einzelheiten hierzu entnehmen Sie bitte jeweils den Tarifdetails.

Die Audiodienste sind nicht Teil der Option und mit den teilnehmenden Partnern zu vereinbaren. Sofern das Inklusiv-Volumen des Basistarifs durch anderweitige Datennutzung verbraucht und die Bandbreite auf max.

Die Option beinhaltet keine Mindestvertragslaufzeit und ist täglich kündbar. Die Audio- und Videodienste sind nicht Teil der Option und mit den teilnehmenden Partnern zu vereinbaren.

Datenflatrates werden ab erreichen eines bestimmten Datenvolumens gedrosselt. Die Rabatte sind dabei in der Regel nur 24 Monate gültig.

Einzelheiten hierzu stehen jeweils in den Tarifdetails. Sondernummern und Premium-Dienste sind stets ausgenommen und werden zu den vom jeweiligen Anbieter genannten Preisen bzw.

Genannte Verbindungspreise für Telefonate sowie Allnet- oder Festnetz- oder netzspezifische Telefonie-Flatrates gelten stets nur aus dem eigenen nationalen Mobilfunknetz zu den genannten nationalen Teilnehmern, Sondernummern und Premium-Dienste sind jeweils ausgenommen.

Allgemeine Angaben zur monatlichen Grundgebühr gelten, wenn kein besonderer Zeitraum im Beschreibungstext genannt wird, für den Zeitraum der Mindestvertragslaufzeit des jeweiligen Tarifs meist sind dies 24 Monate, siehe Angabe zur Mindestlaufzeit am Tarif.

Bei einigen Tarifen wird die Grundgebühr nach Ende der Mindestvertragslaufzeit vom Anbieter angehoben.

Angaben zu einer ggf. The sheer number of possibilities creates a burden of choice. We want decision-making support that is smooth, personalized and in particular we expect it to be automatic.

People tend to blame Information Overload, which describes the large amount of information invading our minds and demanding fast and accurate processing.

But there is another perspective. To do that we use a Recommender System that infers user preferences from billions of interactions and hundreds of features to come up with personalized recommendations.

The figure below shows this reasoning: Before we dive into the details, we need to set the stage and clarify some basic vocabulary:.

The three basic data sources for a recommender system are users , items , and the interactions among them. Interactions can be either implicit or explicit.

Implicit interactions occur without the intent of expressing preference or disregard, whereas explicit interactions reflect preference on purpose.

However, we can safely assume that you have a strong preference for a car whose dealer you contact. We store these interactions between a set of users U and a set of items I in a rating matrix R as shown below.

This matrix has m rows for users and n columns for items. Each entry i, j contains the specific interaction. Here we distinguish between views, bookmarks and mailings.

All unobserved feedback leaves entries empty. We used to denote the known matrix entries as ratings. Just guess how many products Amazon offers and how few of them you ever clicked or bought.

In addition to the information on interactions, we also have data on the entities that interact users and items. We can leverage this information to improve our recommendations.

But what does a recommender actually aim for? The basic goal of a recommender system is to predict future user-item interactions based on previous interactions and features.

Referring to the image above, we want to quantify the question marks to see which car the user is most likely to see next.

This goal is denoted as relevancy of recommendations and just one of many like trustworthiness, diversity, or robustness.

Scalability is another important and production-oriented goal that forces us to provide recommendations to many users fast within tens or hundreds of milliseconds.

The standard technique to approach these goals in recommender systems is collaborative filtering CF. CF uses similarities between items or users to find appropriate items to recommend.

In model-based CF, we use matrix factorization to find dense matrices representing users and items, whose product then reconstructs the original rating matrix.

Thus, we come up with lower-dimensional representations for users and items that we can leverage to make predictions. The factorization increases the information density of our sparse matrix.

For the vehicle recommendation experiment, we have analyzed approximately 8 million ratings between , users and nearly 1. This translates into 5 out of , possible interactions.

Getting deep insights from this sparse information is pretty challenging. But sparsity is just one problem, another is that we usually do not know what to recommend to users that come for the first time.

This is described as the cold-start problem. To address this challenge, content-based filtering CBF techniques have evolved that leverage user and item features.

This makes recommender systems less sensitive to missing collaborative signals. But inferring user preferences towards item features still requires them as we will explore later.

In general, content knowledge on users and items provides relief and leverage, but has still some dependencies. Nevertheless, combining collaborative and content-based information can be even more powerful.

We call recommenders that combine different techniques Hybrid Recommenders. So we know the basic vocabulary of recommender systems, but as this is about deep learning, we need to go deeper.

Using deep learning to improve vehicle suggestions, we have two basic goals:. Given a user u and an item i , we calculate a score that serves as a proxy for preference.

This means that high scores mirror high preference and vice versa. This score allows us to rank a set of items according to their relevance for a given user.

Thus, we aim to predict user-item interaction probabilities. To compute this probability, we use a deep neural network with a single output unit.

This unit uses the sigmoid function for activation, which yields output values in the interval 0, 1. Thus, we can interpret the network output as probability and use it for ranking.

The network is then trained on distinguishing between preference and disregard. Therefore, we label all positive user-item combinations with 1 and negatives with 0.

As a result, the learning task presents itself as a binary classification task. Excelling at this task can enhance the relevance of our recommendations.

With a naive approach, we compute these probabilities for all possible user-item combinations. Based on that, we would select the k topmost items and present them to the user as personalized recommendations.

Due to the large number of users and items in recommendation scenarios this is practically infeasible.

We need to find a computationally cheap and fast way to narrow down the corpus of items to candidate sets for each user which still contain items that are likely to be relevant.

Therefore, we augment our deep learning approach with approximate nearest neighbor search. We execute this search on dense representations for users and items which requires us to create them in a first step.

Thereafter, approximate nearest neighbor search can find good candidates fast and help us to scale well.

Traditional techniques such as CF or CBF calculate these scores using linear techniques which fail to anticipate underlying nonlinear patterns.

To capture these nonlinearities, we build learning models with higher complexity. Ultimately, we want to achieve the same thing, but just change the underlying model.

Our model combines approximate nearest neighbor search for candidate generation with binary classification for ranking.

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