Co je kolaborativní filtrování?

Kooperativní filtrování je metoda pro zpracování dat, která se spoléhá na to, že pomocí dat z mnoha zdrojů se vytvoří profily lidí, kteří jsou spojeni s podobným vkusem a výdajovými návyky. Tato technika se používá v řadě různých nastavení. Některé z nejznámějších aplikací kolaborativního filtrování lze vidět na internetu, kde se používá pro marketing, předpovídat vkus uživatelů a spravovat weby, které spoléhají na vstup od uživatelů, aby fungovaly.

V jednoduchém příkladu toho, jak funguje filtrování založené na spolupráci, by web mohl chtít nastavit systém doporučení pro televizní pořady. Uživatelé webu poskytují data, když se přihlásí, a zobrazí seznam pořadů, které mají rádi. Tato data se zase používají k identifikaci uživatelů s podobným vkusem. Pokud 75% lidí, kteří mají rádi Show A, jako Show B, může systém usoudit, že lidé, kteří mají rádi jednu show, mají rádi druhou. Když se tedy uživatel přihlásí a identifikuje jako fanoušek Show A, který hledá návrhy, systém může doporučit Show B.

K tomu, aby filtrování na základě spolupráce fungovalo, potřebuje hodně dat. Čím větší je populace, ze které jsou data čerpána, tím užitečnější a efektivnější budou data. Malá množství dat s větší pravděpodobností skončí s výsledky, které nejsou smysluplné, jako jsou falešná spojení, která vedou ke špatným předpovědím vkusu. Takové systémy často trpí problémem studeného startu, ve kterém se vyvíjejí pomalu, protože je třeba nejprve naplnit databázi. Brzy osvojitelé mohou být v systému frustrovaní, protože dává špatná doporučení, protože nemá dostatek dat.

Kolaborativní filtrování se také značně používá na sociálních sítích a webech, které poskytují nástroje, jako je podnikové záložky, ve kterých uživatelé sdílejí a propagují odkazy na weby, které považují za zajímavé. Když uživatelé přidávají do souboru dat v systému, může systém začít vydávat doporučení, která jsou navržena tak, aby přitahovala vkus každého uživatele. Například sociální bookmarking může generovat náhodné odkazy na základě odkazů a uživatelů, které někdo v minulosti vyjádřil.

Obchodníci mohou pomocí kolaborativního filtrování poskytovat uživatelům velmi přesně cílený marketing. Tento přizpůsobený marketing může být vysoce účinný, protože uživatelé mají pocit, že jsou oslovováni osobně, a proto pravděpodobně přijmou doporučení. Obrovské množství údajů poskytnutých dobrovolně na webových stránkách, jako jsou například stránky sociálních sítí, je mezi obchodníky horkou komoditou, která nakupuje data z těchto stránek za účelem vývoje přizpůsobených kampaní.