Co je kolaborativní filtrování?

Filtrování spolupráce je metoda zpracování dat, která se spoléhá na použití dat z mnoha zdrojů k vývoji profilů lidí, kteří jsou spojeni s podobným vkusem a návyky výdajů. Tato technika se používá v řadě různých nastavení. Některé z nejznámějších aplikací kolaborativního filtrování lze vidět na internetu, kde se používá k marketingu, předpovídat si vkus uživatelů a kurátorských webů, které se spoléhají na vstup od uživatelů, aby fungovaly.

V jednoduchém příkladu, jak spolupracující filtrování funguje, by web mohl chtít nastavit systém doporučení pro televizní pořady. Uživatelé webu poskytují data, když se přihlásí a uvádějí pořady, které se jim líbí. Tato data se zase používají k identifikaci uživatelů s podobným vkusem. Pokud 75% lidí, kteří mají rádi show jako show B, může systém usoudit, že lidé, kteří mají rádi jednu show, pravděpodobně jako druhá. Když se tedy uživatel přihlásí a identifikuje jako ventilátor, který ukazuje, jak hledají návrhy, může systém doporučit show b.

Pro kolaborativní filtrování do práce potřebuje mnoho dat. Čím větší je populace, ze které jsou údaje čerpány, tím užitečnější a efektivnější budou data. Malé množství dat s větší pravděpodobností skončí výsledky, které nemají smysluplné, jako jsou falešná spojení, která mají za následek špatné předpovědi vkusu. Takové systémy často trpí problémem s chladným startem, ve kterém se pomalu vyvíjejí, protože databáze musí být nejprve naplněna. Brzy osvojitelé mohou systémem frustrovat, protože vydává špatná doporučení, protože nemá dostatek dat.

Filtrování spolupráce se také rozsáhle používá na sociálních sítích a webech, které poskytují nástroje, jako je Enterprise Bookmarking, ve kterých uživatelé sdílejí a propagují odkazy na weby, které považují za zajímavé. Jak uživatelé přidávají do souboru dat v systému, systém může začít vydávat doporučení, která jsou navržena takAL na chuť každého uživatele. Například web pro sociální záložky může generovat náhodné odkazy na základě odkazů a uživatelů, které někdo v minulosti vyjádřil.

Obchodníci mohou pomocí kolaborativního filtrování poskytovat uživatelům velmi cílený marketing. Tento personalizovaný marketing může být vysoce efektivní, protože uživatelé mají pocit, že jsou osobně řešeni, a je pravděpodobnější, že v důsledku toho přijmou doporučení. Obrovské množství údajů poskytnutých dobrovolně na webových stránkách, jako jsou sociální sítě, jsou mezi obchodníky horkou komoditou, která nakupuje data z takových stránek za účelem vývoje přizpůsobených kampaní.