İşbirlikçi filtreleme (bir İngilizce : işbirlikçi filtreleme ) inşa etmeyi amaçlayan tüm yöntemlerini içeren öneri sistemleri bireysel yardım etmek görüşler ve bir grubun değerlendirmelerini kullanarak.
Bu alanda, her biri sistem kullanıcılarından toplanan verilere bağlı olarak üç ana araştırma hattı vardır:
Bu sistem, tahminleri için kullanıcılarının açık zevklerini kullanır. Yani, kullanabilecekleri ürün yelpazesi hakkında fikirlerini (çoğunlukla bir derecelendirme sistemi sayesinde) vermek kullanıcılara bağlı olacaktır. Bu, esas olarak sitelerde Netflix gibi ürünler hakkında görüş bildirmek için kullanılan bir yöntemdir.
Bu yöntemin iki avantajı vardır:
Ana kusuru, toplanan bilgilerin sözde bir raporlama önyargısı içerebilmesidir.
Bu sistem, kullanıcının bilinçli olarak fikirlerini bildirmesine gerek kalmadan zevklerini ve tercihlerini anlamak için "arka planda" kullanıcının davranışının bir analizini gerçekleştirir. Facebook ve Amazon tarafından diğerleri arasında kullanılan bir yöntemdir. Bu sistem için iki önemli avantaj:
Öte yandan, toplanan verilerin atfedilmesi daha zordur ve atıf önyargısı içerir. Tipik bir örnek, bir hesabın birkaç kullanıcı tarafından çoklu kullanımıdır.
Bu içerik tabanlı filtreleme, bir belgeyi seçip seçmeme kararının yalnızca içeriğine bağlı olduğu bir filtreleme türüdür. İçerik tabanlı filtreleme teknikleri, filtrelenecek bilginin (belgenin) içeriğini karakterize ederek çalışır. Bu tür filtrelemedeki belge ve profillerin temsilleri, yalnızca kendi konularından türetilebilen bilgileri kullanır. Diğer bir deyişle, belge seçimi, belgelerde kapsanan konuların kullanıcının ilgilendiği konularla karşılaştırılmasına dayanmaktadır. Bu, özellikle metin içeriğinin genellikle zayıf veya aramaya uygun olmadığı resim veya multimedya belge arama sistemlerinde uygulanan bir yaklaşımdır ( İçeriğe göre bilgi arama sayfasına bakın ). Bu durumda, belgenin ham içeriği üzerinden hesaplanan matematiksel tanımlayıcılar çoğunlukla filtrelemeye izin vermek için kullanılır.
Genellikle üç aşamadan oluşurlar.
Metodoloji:
İşbirliğine dayalı filtreleme ilkelerinin doğru bir şekilde uygulanmasına yönelik bir rehber olarak, bir film kiralama yazılımı düşünebiliriz. Müşteriler DVD'leri iade ettiklerinde, kiraladıkları filmden memnun olduklarını gösterecek şekilde 0 ile 10 arasında derecelendirmeleri istenir. Tüm kullanıcı derecelendirmeleri, profillerini oluşturmak ve bunları diğer müşterilerle karşılaştırmak için kullanılır. Öyleyse, Bay Dupont Matrix, Superman ve Harry Potter filmlerini beğendiyse, aynı zevklere sahip görünen müşteriler için Veritabanına bakacağız. Bu örneği açıklamak için, bu müşterilerin de Titanic filmini sevdiğini varsayalım. Bu durumda, yazılım, Bay Dupont'un da Titanic'i seveceğini ve bu nedenle ona kiralama için teklif edeceğini varsayma hakkına sahiptir.
İşbirlikçi filtreleme sistemi, Amazon tarafından “x alan kişi de y satın aldı” özelliği ile popüler hale getirildi . Amazon'un sistemi, nesneler arasındaki ilişki matrisini oluşturmak için insanların satın alımlarına dayanan pasif bir sistemdi.
|