İşbirlikçi filtreleme, benzer zevkler ve harcama alışkanlıklarıyla ilişkili kişilerin profillerini geliştirmek için sayısız kaynaktan gelen verilerin kullanılmasına dayanan verilerin işlenmesine yönelik bir yöntemdir. Bu teknik birkaç farklı ayarda kullanılır. İşbirlikçi filtre uygulamasının en ünlü uygulamalarından bazıları, pazarlama için kullanılan, kullanıcı zevklerini tahmin etmek ve kullanıcıların işlevlerini yerine getirmeye dayanan sitelerin küratörlüğünü yapmak için internette görülebilir.
İşbirlikçi filtrelemenin nasıl çalıştığının basit bir örneğinde, bir web sitesi televizyon şovları için bir öneri sistemi kurmak isteyebilir. Sitenin kullanıcıları oturum açtıklarında veri sağlarlar ve beğendikleri gösterileri listeler. Bu veriler, benzer zevklere sahip kullanıcıları tanımlamak için kullanılır. Gösteri A'yı beğenenlerin% 75'i Gösteri B'yi beğenirse, sistem bir kişiyi diğerine benzeyen bir şovdan hoşlanan insanları çıkartabilir. Bu nedenle, bir kullanıcı oturum açıp bir öneri arayan Show A hayranı olarak tanımlandığında, sistem Show B'yi önerebilir.
İşbirlikçi filtrelemenin çalışması için çok fazla veriye ihtiyacı var. Verilerin alındığı nüfus ne kadar büyükse, veriler o kadar yararlı ve etkili olacaktır. Küçük miktarlarda verilerin, zevklerin zayıf tahminleriyle sonuçlanan yanlış bağlantılar gibi anlamlı olmayan sonuçlarla bitmesi daha olasıdır. Bu tür sistemler çoğunlukla, başlangıçta veritabanını doldurması gerektiğinden, geliştirilmeleri yavaş olan soğuk başlangıç sorunlarından muzdariptir. Erken evlat edinenler sistemden rahatsızlık duyabilir çünkü yeterli veriye sahip olmadığından kötü önerilerde bulunur.
İşbirlikçi filtreleme ayrıca, kullanıcıların ilgi çekici buldukları sitelerin bağlantılarını paylaştığı ve tanıttıkları kurumsal yer imi gibi araçlar sağlayan sitelerde ve sosyal ağ sitelerinde de yaygın olarak kullanılır. Kullanıcılar sistemdeki veri kaynağına katkıda bulundukça, sistem her kullanıcının zevkine hitap etmek için tasarlanmış öneriler yapmaya başlayabilir. Örneğin, bir sosyal yer imi sitesi, birisinin geçmişte hoşlandığını ifade ettiği bağlantılar ve kullanıcılar temelinde rasgele bağlantılar oluşturabilir.
Pazarlamacılar, kullanıcılara kesin bir şekilde hedeflenmiş pazarlama sunmak için ortak filtrelemeyi kullanabilir. Bu kişiselleştirilmiş pazarlama, kullanıcılar kişisel olarak ele alındıklarını düşündükleri için çok etkili olabilir ve sonuç olarak önerileri kabul etmeleri daha olasıdır. Sosyal ağ siteleri gibi web sitelerinde gönüllü olarak sağlanan büyük miktardaki veriler pazarlamacılar arasında sıcak bir maldır ve bu tür sitelerden özelleştirilmiş kampanyalar geliştirmek için veri satın alırlar.
