1. Algorithmus
Torben Brodt
plista GmbH
23. Januar 2013
Camp Digital, Good School

2. Inhalt Algorithmus
1. Vorstellung
2. Das Spiel
3. Definition Algorithmus
4. Welche Aufgaben?
5. Welche Daten?
6. Welche Konzepte?
7. Grenzen?
8. Fragen

3. Vorstellung
● plista GmbH
○ Empfehlungs- & Werbenetzwerk
○ 2008 Gründung, Sitz in Berlin
○ ~3k Recommendations/Sekunde
● Torben Brodt, Head of Data Engineering
○ 2003 Black Hat SEO
○ 2004 Programmier Forum
○ 2005 Studium Informatik
○ 2008 plista
○ 2010 Buch „Collaborative Filtering“
○ TV + Radio „Macht der Algorithmen“

4. Algorithmus das Spiel
● Es gibt 18 Streichhölzer
● Der erste Spieler nimmt 1, 2 oder 3, der auf
dem Tisch liegenden Streichhölzer
● Danach nimmt der zweite Spieler entweder
1, 2 oder 3 der verbleibenden Hölzer... usw.
● Verloren hat der Spieler, der das letzte
Streichholz vom Tisch nimmt
● Bitte jetzt Paare bilden für Runde 1,
danach treten die Gewinner
gegeneinander an

5. Algorithmus das Spiel
● Wie lautet die Gewinnformel?
● Intuition?

6. Algorithmus das Spiel
● Wie lautet die Gewinnformel?
● Intuition? Logik?
Quelle: http://www-i1.informatik.rwth-aachen.de/~algorithmus/algo14.php
Algorithmus der Woche, Jochen Könemann, University of Waterloo
i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
G N J J J N J J J N J J J N J J J N J
i Streichhölzer
G Gewinn möglich
Sequenz wiederholt sich

7. Definition Algorithmus
● Wortherkunft: arabisches Lehrbuch,
lateinisch übersetzt: „dixit Algorismi“
● Schritt für Schritt Abfolge zur Lösung
eines Problems
● Algorithmus = Gewinnformel
● Simples Beispiel: „Kochrezept“
● „Big Data“: komplexe Probleme mit
großen Datenmengen
Algorithmus

8. Big Data: Welche Aufgaben?
● Bekannte Nutzer von Big Data Algorithmen
○ Google
○ Facebook
○ Amazon
○ ... uvm
● Konfrontiert mit gigantischer Datenmenge
● Berechnung nach individuellen Bedürfnissen

9. Big Data: Welche Daten?
● Was wissen "die" eigentlich über euch?
● Context der Anfrage / Parameter der Anfrage
● CRM: Demographie, Kaufkraft, uvm.
● Anonyme Daten: URL, Geolocation, Uhrzeit,
Wochentag, Suchanfrage, Gerät, Betriebssystem,
uvm
● Social Daten: Alter, Geschlecht, Hobbies, etc
○ z.B. „Nach Facebook Login“
● Alle diese Daten werden gesammelt

10. Big Data: Welche Konzepte?
● Modelle und Herangehensweisen um Daten
nutzbar zu machen
a) Logik
b) Clustering
c) Neighborhood
d) Ausprobieren
e) Mittelwerte
● Das sind Grundlagen, aber es gibt noch
konkretere Algorithmen

11. Konzept a) Logik & Mathematik
● Wir verlassen uns auf Zahlen, wir nutzen
unser Wissen
○ Welche Relevanz hat eine Website bei Google?
○ 75% 3 von 4 Wörter Suchanfrage zu Text
○ 50% Pagerank 5 von 10

12. Konzept a) Logik & Mathematik
● Wissensdatenbank
○ Matching zwischen Person und Gegenstand
○ "Frauen besuchen Brigitte.de"
● Parameter berechnen
○ Kreditvergabe:
■ Höhe des Kredits
■ Höhe des Einkommens
■ ...
○ Suchmaschinen Ergebnis
○ Herzinfarkt-Risiko
○ ...

13. Konzept b) Clustering
● Alle Möglichkeiten abzuwägen wäre
kompliziert
● also fassen wir "Dinge" zu "Clustern"
zusammen
● Vorteil 1: Weniger Komplexität bei
Entscheidungen!
● Vorteil 2: Mehr Datendichte

14. Konzept b) Clustering
A B
C D

15. Konzept c) Neighborhood

16. Konzept c) Neighborhood

17. Konzept c) Neighborhood
● Gemeinsamkeiten suchen (ähnlich Clustering)
● Bekanntes auf Unbekanntes übertragen
● Allgemeiner Ansatz für Finanz-
Entscheidung, Werbe-Empfehlung,
Herzinfarkt-Risiko
● "Kollektive Intelligenz" - Mit neuen Daten
werden die Empfehlungen automatisch
besser

18. Konzept d) Ausprobieren
● "Trial and Error"
○ ausprobieren, scheitern, verbessern
● Man sollte fortlaufend beobachten
○ „Live Training“, denn alles ändert sich
○ Dazu technisches System um Erfolge zu
kontrollieren
● A/B Testing
○ Beispiel Telefonmarketing
○ Variable: Ruft eine Frau oder ein Mann an?
● Multivariante A/B Tests
○ Mehr als eine Variable

19. Konzept e) Mittelwert

20. Konzept e) Mittelwert
● Wir haben Statistiken für alle Eingabe-
Parameter
○ Wir orientieren uns am Durchschnittswert
○ Wir empfehlen das, was der Mainstream mag
● Kombination verschiedener Mittelwerte je
nach Eingabeparameter
● Welcher Wert für Gender=Frau
● Welche Empfehlung für Publisher=fussball.
de

21. Wo sind die Grenzen?
● Es gibt keine Grenzen
● Datenmengen bis in Petabyte Dimensionen
○ Das sind viele Otto-Normal-Festplatten ;)
● Auswertungen in Echtzeit
○ Keine Lochkarten Maschinen mehr
● Integration überall dort wo man es braucht
○ Keine Blackboxen mehr, der Mensch will verstehen
● Mehr im "Data Unser"

22. Fazit
● „Das Spiel“ hat gezeigt, dass Algorithmen
auch mit Intuition gestützt werden können
● Es gibt verschiedene Konzepte, diese sind
auch intuitiv
● Konzepte lassen sich miteinander
kombinieren
● Es gibt viele Daten und alle Daten bieten
Mehrwert,
● Eure Daten sind wertvoll
Mehr Informationen: http://cra.org/ccc/docs/init/bigdatawhitepaper.pdf
Challenges and Opportunities with Big Data, From leading researchers across the United States

23. Fragen?
www.plista.com
torben.brodt@plista.com
@torbenbrodt
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