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Eine Bildungsorganisation wollte die Erfahrung ihrer Teilnehmer verbessern, indem sie eine Empfehlungsmaschine f\u00fcr die Kursauswahl einsetzte. Um die gro\u00dfe Menge an Daten und Beziehungen, die mit dem Empfehlungsprozess verbunden sind, effizient zu handhaben, entschied man sich f\u00fcr TigerGraph als Datenbankl\u00f6sung.<\/p>\n
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Die Bildungsorganisation stand vor mehreren Herausforderungen, darunter:<\/p>\n
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Um diese Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen, entschied sich das Unternehmen aufgrund seiner nativen Grafikverarbeitungsfunktionen f\u00fcr TigerGraph als Empfehlungsmaschine. Mit TigerGraph verwalteten sie m\u00fchelos die gro\u00dfe Menge an Daten und Beziehungen, die mit dem Empfehlungsprozess verbunden waren. Sie luden Daten aus verschiedenen Quellen in TigerGraph und erstellten ein Diagrammmodell, um die Daten darzustellen.<\/p>\n
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Die Empfehlungsmaschine wurde unter Verwendung der GSQL-Abfragesprache von TigerGraph erstellt, die eine leistungs- und ausdrucksstarke M\u00f6glichkeit zum Abfragen und Analysieren der Daten bot. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glichte GSQL der Organisation, Empfehlungen f\u00fcr jeden Teilnehmer basierend auf seinen Vorlieben und Zielen zu personalisieren. Die Echtzeit-Indizierungs- und Abfragefunktionen von TigerGraph erm\u00f6glichten es der Organisation, Echtzeit-Empfehlungen auf der Grundlage der neuesten Daten anzubieten.<\/p>\n
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Die Bildungsorganisation implementierte mit TigerGraph eine erfolgreiche Empfehlungsmaschine f\u00fcr die Kursauswahl. Die Engine lieferte personalisierte Empfehlungen in Echtzeit und verbesserte die Erfahrung der Teilnehmer bei der Kursauswahl. Dar\u00fcber hinaus erleichterte die native Grafikverarbeitung von TigerGraph und GSQL die Verwaltung der gro\u00dfen Menge an Daten und Beziehungen, die mit dem Empfehlungsprozess verbunden sind.<\/p>\n
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Als Ergebnis bemerkte die Organisation eine signifikante Verbesserung der Zufriedenheit der Teilnehmer mit dem Kursauswahlprozess und eine Zunahme der Teilnehmerbindung. Die Empfehlungsmaschine identifizierte Teilnehmer, bei denen die Gefahr besteht, dass sie aussteigen, und gab personalisierte Empfehlungen, um sie auf Kurs zu halten.<\/p>\n
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Schlie\u00dflich demonstrierte TigerGraph seine Effektivit\u00e4t als L\u00f6sung f\u00fcr die Empfehlungsmaschine der Bildungseinrichtung. Die native Grafikverarbeitung und die GSQL-Abfragesprache erm\u00f6glichten die m\u00fchelose Handhabung gro\u00dfer Datenmengen und Beziehungen, die in den Empfehlungsprozess eingebunden sind. Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die Empfehlungsmaschine den Teilnehmern personalisierte und Echtzeit-Empfehlungen lieferte, ihre Erfahrung bei der Kursauswahl verbesserte und die Teilnehmerbindung erh\u00f6hte.<\/p>\n
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