Kollaboratives Filtern

Collaborative Filtering (CF) ist eine leistungsstarke algorithmische Methode, die häufig im Bereich von Empfehlungssystemen eingesetzt wird. Seine wesentliche Prämisse besteht darin, die Interessen eines bestimmten Benutzers vorherzusagen, indem Präferenzen von vielen Benutzern erfasst werden. Die der CF zugrunde liegende Annahme ist, dass zwei Benutzer, wenn sie sich in einem Punkt einig sind, wahrscheinlich auch in anderen Punkten einer Meinung sind.

Die Entstehung und Entwicklung der kollaborativen Filterung

Die erste Erwähnung von Collaborative Filtering erfolgte 1992 durch David Goldberg und andere von Xerox PARC bei der Entwicklung von Tapestry, einem frühen E-Mail-System. Tapestry wurde entwickelt, um menschliche Intelligenz zu nutzen und es Menschen zu ermöglichen, Anmerkungen oder „Tags“ zu eingehenden Nachrichten hinzuzufügen, die später zum Filtern der Nachrichten verwendet werden könnten.

Im Jahr 1994 führte das GroupLens-Projekt der University of Minnesota den Begriff „kollaborative Filterung“ ein, indem es einen automatisierten CF-Ansatz vorschlug. Dieses Projekt nutzte CF für Usenet-Nachrichten – ein Netzwerk von Newsgroups, in denen Benutzer Beiträge posten und nach ihren Wünschen filtern konnten.

Entfaltung der kollaborativen Filterung

Beim kollaborativen Filtern wird hauptsächlich eine Benutzer-Artikel-Matrix erstellt, die die Präferenzen (z. B. Bewertungen) enthält, die Benutzer den Artikeln gegeben haben. Im Kontext eines Filmempfehlungssystems enthält diese Matrix beispielsweise Bewertungen, die Benutzer für verschiedene Filme abgegeben haben.

CF basiert auf zwei Hauptparadigmen: speicherbasiertes CF und modellbasiertes CF.

• Speicherbasierte CF: Dieses Paradigma wird auch als nachbarschaftsbasierte CF bezeichnet und trifft Vorhersagen auf der Grundlage der Ähnlichkeit zwischen Benutzern oder Elementen. Es ist unterteilt in Benutzer-Benutzer-CF (identifiziert Benutzer, die dem vorhergesagten Benutzer ähnlich sind) und Artikel-Artikel-CF (identifiziert Elemente, die denen ähneln, die der Benutzer bewertet hat).

• Modellbasierte CF: Bei diesem Ansatz wird ein Benutzermodell entwickelt, um deren Präferenzen zu erfahren. Zu den beteiligten Techniken gehören Clustering, Matrixfaktorisierung, Deep Learning usw.

Der Mechanismus hinter der kollaborativen Filterung

Im Kern umfassen kollaborative Filterprozesse zwei Schritte: das Finden von Benutzern mit ähnlichen Vorlieben und das Empfehlen von Artikeln basierend auf den Präferenzen dieser ähnlichen Benutzer. Hier ist ein allgemeiner Überblick über die Funktionsweise:

1. Berechnen Sie die Ähnlichkeit zwischen Benutzern oder Elementen.
2. Sagen Sie die Bewertungen der Artikel voraus, die noch nicht von einem Benutzer bewertet wurden.
3. Empfehlen Sie die Top-N-Artikel mit den höchsten vorhergesagten Bewertungen.

Die Ähnlichkeit zwischen Benutzern oder Elementen wird normalerweise mithilfe der Kosinusähnlichkeit oder der Pearson-Korrelation berechnet.

Hauptmerkmale der kollaborativen Filterung

1. Personalisierung: CF bietet personalisierte Empfehlungen, da es bei der Empfehlung das Verhalten des einzelnen Benutzers berücksichtigt.
2. Anpassungsfähigkeit: Es kann sich an die sich ändernden Interessen des Benutzers anpassen.
3. Skalierbarkeit: CF-Algorithmen sind in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten.
4. Kaltstartproblem: Neue Benutzer oder neue Artikel können problematisch sein, da nicht genügend Daten vorhanden sind, um genaue Empfehlungen abzugeben – ein Problem, das als Kaltstartproblem bezeichnet wird.

Arten der kollaborativen Filterung

Verwendung kollaborativer Filterung: Herausforderungen und Lösungen

CF findet umfangreiche Verwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf Filme, Musik, Nachrichten, Bücher, Forschungsartikel, Suchanfragen, soziale Tags und Produkte im Allgemeinen. Es gibt jedoch Herausforderungen wie:

1. Kaltstartproblem: Die Lösung liegt in Hybridmodellen, die eine inhaltsbasierte Filterung oder die Verwendung zusätzlicher Metadaten über Benutzer oder Elemente beinhalten.
2. Sparsamkeit: Viele Benutzer interagieren mit einer kleinen Anzahl von Elementen, wodurch die Benutzerelementmatrix spärlich bleibt. Techniken zur Dimensionsreduzierung, wie z. B. die Singularwertzerlegung, können dieses Problem entschärfen.
3. Skalierbarkeit: Wenn die Datenmenge wächst, kann die schnelle Bereitstellung von Empfehlungen rechenintensiv werden. Lösungen umfassen verteiltes Rechnen oder die Verwendung skalierbarerer Algorithmen.

Vergleich mit ähnlichen Techniken

Zukunftsperspektiven für kollaboratives Filtern

Mit dem Aufkommen ausgefeilterer Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz entwickeln sich CF-Methoden weiter. Deep-Learning-Techniken werden heute zur Entwicklung komplexer CF-Modelle eingesetzt, die genauere Empfehlungen liefern. Darüber hinaus wird derzeit an der Bewältigung der Herausforderungen der Datenknappheit und des Kaltstartproblems geforscht, was für die Zukunft effizientere und effektivere CF-Methoden verspricht.

Proxyserver und kollaboratives Filtern

Proxyserver, wie sie von OneProxy bereitgestellt werden, können indirekt bei der kollaborativen Filterung helfen. Sie bieten Anonymität und Sicherheit und ermöglichen Benutzern ein vertrauliches Surfen. Dies ermutigt Benutzer, frei mit Artikeln im Internet zu interagieren, ohne befürchten zu müssen, ihre Privatsphäre zu gefährden. Die resultierenden Daten sind für CF von entscheidender Bedeutung, da sie bei der Abgabe von Empfehlungen stark auf Benutzer-Element-Interaktionen angewiesen sind.

verwandte Links

1. GroupLens-Forschung
2. Netflix-Forschung
3. Amazon-Forschung
4. Digitale ACM-Bibliothek für akademische Forschung zum kollaborativen Filtern
5. Google Scholar für wissenschaftliche Arbeiten zum Thema Collaborative Filtering