Čo je kolaboratívne filtrovanie a aké sú základné algoritmy (založené na používateľovi, založené na položke)?

Súčasťové filtrovanie (collaborative filtering) je metóda odporúčania založená na analýze preferencií používateľov a identifikácii podobností medzi nimi alebo medzi objektmi.

Hlavné prístupy:

• Používateľsky založené súčasťové filtrovanie: odporúčania sú generované na základe podobných používateľov. Ak je používateľ A podobný používateľovi B, A dostane odporúčania, ktoré sa páčili B.

• Objektovo založené súčasťové filtrovanie: odporúčania sú postavené na podobných objektoch. Ak používateľ ohodnotil objekt X, bude mu odporučené podobné objekty, ktoré sa páčili iným používateľom.

Príklad:

# Príklad založený na používateľoch (zjednodušený)
# users_ratings = {user_id: {item_id: rating}}
users_ratings = {
    'Alice': {'Item1': 5, 'Item2': 3},
    'Bob': {'Item1': 4, 'Item3': 5},
    'Carol': {'Item2': 4, 'Item3': 4}
}

# Nájsť podobných používateľov pomocou kosínusovej podobnosti a odporučiť objekty

Súčasťové filtrovanie je efektívne, keď je k dispozícii veľa dát o interakciách používateľov s objektmi, ale môže trpieť problémom studeného štartu (noví používatelia alebo objekty).