Pemfilteran kolaboratif

Collaborative Filtering (CF) adalah metode algoritmik canggih yang sering diterapkan dalam bidang sistem rekomendasi. Premis pentingnya adalah memprediksi minat pengguna tertentu dengan mengumpulkan preferensi dari banyak pengguna. Asumsi yang mendasari CF adalah jika dua pengguna sepakat pada satu isu, kemungkinan besar mereka akan menyetujui isu lain juga.

Kejadian dan Evolusi Pemfilteran Kolaboratif

Collaborative Filtering pertama kali disebutkan pada tahun 1992 oleh David Goldberg dan lainnya dari Xerox PARC, dalam pengembangan Tapestry, sistem email awal. Tapestry dirancang untuk menggunakan kecerdasan manusia dan memungkinkan orang menambahkan anotasi, atau “tag”, ke pesan masuk, yang nantinya dapat digunakan untuk memfilter pesan.

Pada tahun 1994, proyek GroupLens oleh Universitas Minnesota memperkenalkan istilah “penyaringan kolaboratif” dengan mengusulkan pendekatan CF otomatis. Proyek ini memanfaatkan CF untuk berita Usenet—jaringan grup berita tempat pengguna dapat memposting dan memfilternya sesuai preferensi mereka.

Membuka Penyaringan Kolaboratif

Pemfilteran kolaboratif terutama beroperasi dengan membuat matriks item pengguna yang berisi preferensi (seperti peringkat) yang diberikan oleh pengguna terhadap item. Misalnya, dalam konteks sistem rekomendasi film, matriks ini akan berisi peringkat yang diberikan oleh pengguna untuk berbagai film.

CF didasarkan pada dua paradigma utama: CF berbasis memori dan CF berbasis model.

• CF berbasis memori: Juga dikenal sebagai CF berbasis lingkungan, paradigma ini membuat prediksi berdasarkan kesamaan antara pengguna atau item. Ini dibagi menjadi CF Pengguna-Pengguna (mengidentifikasi pengguna yang serupa dengan pengguna yang diprediksi) dan CF Item-Item (mengidentifikasi item yang serupa dengan yang diberi peringkat oleh pengguna).

• CF berbasis model: Pendekatan ini melibatkan pengembangan model pengguna untuk mempelajari preferensi mereka. Teknik yang terlibat adalah pengelompokan, faktorisasi matriks, pembelajaran mendalam, dll.

Mekanisme Dibalik Penyaringan Kolaboratif

Pada intinya, proses Pemfilteran Kolaboratif melibatkan dua langkah: menemukan pengguna dengan selera serupa dan merekomendasikan item berdasarkan preferensi pengguna serupa. Berikut gambaran umum pengoperasiannya:

1. Hitung kesamaan antara pengguna atau item.
2. Memprediksi peringkat item yang belum diberi peringkat oleh pengguna.
3. Rekomendasikan item N teratas dengan prediksi peringkat tertinggi.

Kesamaan antara pengguna atau item biasanya dihitung menggunakan kesamaan kosinus atau korelasi Pearson.

Fitur Utama Pemfilteran Kolaboratif

1. Personalisasi: CF memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi karena mempertimbangkan perilaku pengguna individu saat memberikan rekomendasi.
2. Kemampuan beradaptasi: Itu dapat beradaptasi dengan perubahan minat pengguna.
3. Skalabilitas: Algoritma CF mampu menangani data dalam jumlah besar.
4. Masalah Mulai Dingin: Pengguna baru atau item baru dapat menjadi masalah karena data yang tersedia tidak mencukupi untuk membuat rekomendasi yang akurat—masalah yang dikenal sebagai masalah cold start.

Jenis Penyaringan Kolaboratif

Menggunakan Penyaringan Kolaboratif: Tantangan dan Solusi

CF banyak digunakan di berbagai domain termasuk namun tidak terbatas pada film, musik, berita, buku, artikel penelitian, permintaan pencarian, tag sosial, dan produk secara umum. Namun terdapat tantangan seperti:

1. Masalah start dingin: Solusinya terletak pada model hibrid yang menggabungkan pemfilteran berbasis konten atau menggunakan metadata tambahan tentang pengguna atau item.
2. Ketersebaran: Banyak pengguna berinteraksi dengan sejumlah kecil item, sehingga matriks item pengguna menjadi jarang. Teknik reduksi dimensi, seperti dekomposisi nilai singular, dapat mengurangi masalah ini.
3. Skalabilitas: Seiring bertambahnya data, memberikan rekomendasi dengan cepat dapat menjadi intensif secara komputasi. Solusinya melibatkan komputasi terdistribusi atau penggunaan algoritma yang lebih terukur.

Perbandingan dengan Teknik Serupa

Perspektif Masa Depan tentang Pemfilteran Kolaboratif

Dengan munculnya pembelajaran mesin yang lebih canggih dan teknologi kecerdasan buatan, metode CF pun berkembang. Teknik pembelajaran mendalam sekarang digunakan untuk mengembangkan model CF yang kompleks, memberikan rekomendasi yang lebih akurat. Selain itu, penelitian dalam mengatasi tantangan ketersebaran data dan masalah cold start sedang berlangsung, sehingga menjanjikan metode CF yang lebih efisien dan efektif di masa depan.

Server Proxy dan Pemfilteran Kolaboratif

Server proxy, seperti yang disediakan oleh OneProxy, secara tidak langsung dapat membantu dalam Collaborative Filtering. Mereka memberikan anonimitas dan keamanan, memungkinkan pengguna menjelajah dengan privasi. Hal ini mendorong pengguna untuk bebas berinteraksi dengan item di internet tanpa takut mengganggu privasinya. Data yang dihasilkan sangat penting untuk CF karena sangat bergantung pada interaksi pengguna-item untuk membuat rekomendasi.

tautan yang berhubungan

1. Penelitian Lensa Grup
2. Penelitian Netflix
3. Penelitian Amazon
4. Perpustakaan Digital ACM untuk penelitian akademis tentang Collaborative Filtering
5. beasiswa Google untuk makalah akademis tentang Collaborative Filtering