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Zen russisch Dzen ist ein personlicher Empfehlungsdienst der Technologien des maschinellen Lernens verwendet 3 4 5 6 Der Dienst wurde ursprunglich von Yandex als Yandex Zen entwickelt 2022 wurde das Nachrichtengeschaft nach Vorwurfen der Desinformation im Ukrainekrieg an VK verkauft 7 ZenBasisdatenEntwickler Yandex ursprunglich Vk com aktuell Erscheinungsjahr 2015 1 2 Betriebssystem Linux Windows OS X Android und iOSKategorie EmpfehlungssystemLizenz Freeware proprietardeutschsprachig jadzen ruZen erstellt einen Feed mit Inhalten der sich automatisch an die Interessen des Nutzers anpasst 8 Die Auswahl der Inhalte basiert auf der Analyse des Browserverlaufs vom Benutzer angegebene Praferenzen Standort Tageszeit und anderen Faktoren 9 10 Die Anzahl der aktiven Benutzer liegt bei uber 20 Millionen wochentlich 11 Inhaltsverzeichnis 1 Technologie 2 Geschichte 3 Management 4 Finanzen 5 Mitbewerber 6 Literatur 7 EinzelnachweiseTechnologie BearbeitenZen ist ein Beispiel fur die Implementierung einer Technologie der kunstlichen Intelligenz 12 13 Um die Interessen und Vorlieben der Benutzer zu analysieren nutzt Yandex Informationen uber besuchte Seiten sowie vom Benutzer angegebene Interessen 14 Das System analysiert die Lieblingsseiten des Benutzers sowie andere Verhaltensweisen mit dem Ziel ein einzigartiges Modell der Vorlieben des Benutzers zu erstellen 15 Mit wachsender Menge an Daten uber den Nutzer konnen vom System relevantere und starker themenbezogene Inhalte angeboten werden 16 einschliesslich Inhalten aus Quellen die dem Nutzer unbekannt sind 17 Zen passt sich dabei an veranderte Nutzerinteressen an 18 19 20 nbsp Vorhersage der Nutzerinteressen durch kollaborative Filterung 21 Der Dienst ist als Bestandteil der Desktop und Mobilversionen von Yandex Browser 22 und in Yandex Launcher 23 24 verfugbar Zen Launcher und Browser gehoren zur Technologiekategorie Discovery Dienste und Apps die kunstliche Intelligenz fur die Anpassung an den Nutzer einsetzen 25 26 27 Die Zen zugrunde liegende Technologie wurde von Yandex und CERN fur den Einsatz im Large Hadron Collider angepasst Sie dient der Bereitstellung detaillierter Analysen der Ergebnisse physikalischer Experimente im LHC 28 29 Geschichte BearbeitenIm Jahr 1997 begann Yandex mit der Forschung in den Bereichen Sprachverarbeitung Maschinelles Lernen und Empfehlungssysteme 30 2009 entwickelte Yandex MatrixNet einen Algorithmus fur maschinelles Lernen der einer der wichtigsten Komponenten fur die Funktionsweise von Zen wurde 31 Der erste Yandex Dienst in dem die Empfehlungstechnologie eingesetzt wurde war Yandex Music das im September 2014 startete 32 Danach wurde diese Technologie in Yandex Market und Yandex Radio integriert 33 Im Juni 2015 wurde eine Betaversion von Zen veroffentlicht 34 35 36 Zu Beginn wurden im Zen Inhaltsfeed nur Inhalte aus den Medien angezeigt und der Dienst stand fur lediglich 5 der Nutzer von Yandex Browser auf Android mit einem registrierten Yandex Konto zur Verfugung 37 Davor war Zen auf der Webseite zen yandex ru in experimenteller Form verfugbar 38 39 In den folgenden Monaten wurden Zen weitere Inhaltstypen wie Bildgalerien Artikel Blogs Foren und YouTube Videos usw Hinzugefugt 40 41 42 Mit Stand vom April 2017 ist Zen in uber 50 Sprachen und mehr als 100 Landern verfugbar einschliesslich den USA Indien und Brasilien 43 44 45 Im August 2022 gab Yandex den Verkauf von Zen an VK bekannt Im Gegenzug ubernahm Yandex den Essenlieferdienst Delivery Club 46 Management BearbeitenStand 2021 war Anton Frolov der CEO des Dienstes 47 Finanzen BearbeitenIm 2 Quartal 2016 erzielte Yandex mit Zen und anderen experimentellen Diensten einen Umsatz von 153 Millionen Rubel 48 49 Mitbewerber BearbeitenNach der Veroffentlichung von Zen gaben mehrere grosse Unternehmen bekannt ebenfalls einen personlichen Empfehlungsdienst anzubieten Im Mai 2016 prasentierte die Mail Ru Group ein ahnliches Projekt mit dem Namen Likemore das Inhalte des sozialen Netzwerks VK VKontakte anbietet 50 51 Im August 2016 startete Google die Testversion eines ahnlichen Dienstes mit dem Newsartikel empfohlen werden 52 53 54 Auch Apple und Facebook haben Newsdienste mit ahnlichen Funktionen gestartet 55 Literatur BearbeitenDietmar Jannach et al Recommender Systems An Introduction Cambridge University Press 2011 Vatulin A M Kotovich M A Algoritm ranzhirovaniya MATRIXNET Molodezhnyj nauchno tehnicheskij vestnik MGTU im N E Baumana 7 2015Einzelnachweise Bearbeiten https vc ru n zen http webmasters ru news v google chrome poyavyatsya rekomendacii 4753 Archivierte Kopie Memento des Originals vom 23 Februar 2017 im Internet Archive nbsp Info Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht gepruft Bitte prufe Original und Archivlink gemass Anleitung und entferne dann diesen Hinweis 1 2 Vorlage Webachiv IABot actualapple com Archivierte Kopie Memento des Originals vom 19 Oktober 2016 im Internet Archive nbsp Info Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht gepruft 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