Wspólne filtrowanie

Filtrowanie oparte na współpracy (CF) to potężna metoda algorytmiczna często stosowana w systemach rekomendacyjnych. Jego zasadniczym założeniem jest przewidywanie zainteresowań konkretnego użytkownika poprzez zbieranie preferencji od wielu użytkowników. Założeniem leżącym u podstaw CF jest to, że jeśli dwóch użytkowników zgodzi się w jednej kwestii, prawdopodobnie zgodzi się również w innych.

Geneza i ewolucja filtrowania zespołowego

Pierwsza wzmianka o filtrowaniu zespołowym pojawiła się w 1992 roku przez Davida Goldberga i innych pracowników Xerox PARC podczas opracowywania wczesnego systemu poczty elektronicznej Tapestry. Tapestry zaprojektowano tak, aby wykorzystywał ludzką inteligencję i umożliwiał użytkownikom dodawanie adnotacji, czyli „tagów” do przychodzących wiadomości, które można było później wykorzystać do filtrowania wiadomości.

W 1994 r. w ramach projektu GroupLens Uniwersytetu Minnesota wprowadzono termin „filtrowanie oparte na współpracy”, proponując zautomatyzowane podejście CF. W projekcie tym wykorzystano CF for Usenet news — sieć grup dyskusyjnych, w których użytkownicy mogli zamieszczać posty i które mogli filtrować według swoich preferencji.

Rozwijanie wspólnego filtrowania

Filtrowanie zespołowe działa głównie poprzez utworzenie macierzy elementów użytkownika, która zawiera preferencje (takie jak oceny) nadane przez użytkowników elementom. Na przykład w kontekście systemu rekomendacji filmów ta matryca będzie zawierać oceny przyznane przez użytkowników różnym filmom.

CF opiera się na dwóch głównych paradygmatach: CF oparty na pamięci i CF oparty na modelu.

• CF oparty na pamięci: Znany również jako CF oparty na sąsiedztwie, ten paradygmat umożliwia prognozowanie na podstawie podobieństwa między użytkownikami lub elementami. Jest on podzielony na CF User-User (identyfikuje użytkowników podobnych do przewidywanego użytkownika) i CF Item-Item CF (identyfikuje elementy podobne do tych, które ocenił użytkownik).

• CF w oparciu o model: Podejście to polega na opracowaniu modelu użytkowników w celu poznania ich preferencji. Stosowane techniki to grupowanie, faktoryzacja macierzy, głębokie uczenie się itp.

Mechanizm wspólnego filtrowania

W swojej istocie procesy filtrowania opartego na współpracy obejmują dwa etapy: znajdowanie użytkowników o podobnych gustach i polecanie produktów na podstawie ich preferencji. Oto ogólny zarys jego działania:

1. Oblicz podobieństwo między użytkownikami lub przedmiotami.
2. Przewiduj oceny elementów, które nie zostały jeszcze ocenione przez użytkownika.
3. Polecaj N najlepszych elementów z najwyższymi przewidywanymi ocenami.

Podobieństwo między użytkownikami lub elementami jest zwykle obliczane przy użyciu podobieństwa cosinus lub korelacji Pearsona.

Kluczowe cechy filtrowania zespołowego

1. Personalizacja: CF zapewnia spersonalizowane rekomendacje, ponieważ podczas rekomendowania bierze pod uwagę indywidualne zachowanie użytkownika.
2. Zdolność adaptacji: Potrafi dostosować się do zmieniających się zainteresowań użytkownika.
3. Skalowalność: Algorytmy CF są w stanie poradzić sobie z dużymi ilościami danych.
4. Problem z zimnym startem: Nowi użytkownicy lub nowe produkty mogą powodować problemy, ponieważ nie ma wystarczających danych, aby sformułować dokładne zalecenia — jest to problem znany jako problem zimnego rozruchu.

Rodzaje filtrowania zespołowego

Korzystanie ze wspólnego filtrowania: wyzwania i rozwiązania

CF znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym między innymi w filmach, muzyce, wiadomościach, książkach, artykułach naukowych, zapytaniach wyszukiwania, tagach społecznościowych i ogólnie produktach. Istnieją jednak wyzwania, takie jak:

1. Problem z zimnym startem: Rozwiązanie polega na modelach hybrydowych, które obejmują filtrowanie oparte na treści lub wykorzystanie dodatkowych metadanych o użytkownikach lub przedmiotach.
2. Rzadkość: Wielu użytkowników wchodzi w interakcję z niewielką liczbą elementów, przez co macierz elementów użytkownika jest rzadka. Techniki redukcji wymiarowości, takie jak rozkład wartości osobliwych, mogą złagodzić ten problem.
3. Skalowalność: W miarę wzrostu ilości danych szybkie dostarczanie rekomendacji może wymagać dużej mocy obliczeniowej. Rozwiązania obejmują przetwarzanie rozproszone lub wykorzystanie bardziej skalowalnych algorytmów.

Porównanie z podobnymi technikami

Przyszłe perspektywy wspólnego filtrowania

Wraz z pojawieniem się bardziej wyrafinowanych technologii uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji metody CF ewoluują. Techniki głębokiego uczenia się są obecnie wykorzystywane do opracowywania złożonych modeli CF, zapewniając dokładniejsze zalecenia. Co więcej, trwają badania nad wyzwaniami związanymi z rzadkością danych i problemem zimnego startu, co daje nadzieję na bardziej wydajne i skuteczne metody CF w przyszłości.

Serwery proxy i wspólne filtrowanie

Serwery proxy, takie jak te dostarczane przez OneProxy, mogą pośrednio pomagać we wspólnym filtrowaniu. Zapewniają anonimowość i bezpieczeństwo, umożliwiając użytkownikom przeglądanie z zachowaniem prywatności. Zachęca to użytkowników do swobodnej interakcji z elementami w Internecie bez obawy o naruszenie ich prywatności. Uzyskane dane są niezbędne dla CF, ponieważ formułowanie rekomendacji w dużym stopniu opiera się na interakcjach użytkownik-element.

powiązane linki

1. Badania GroupLens
2. Badania Netflixa
3. Badania Amazona
4. Biblioteka cyfrowa ACM do badań akademickich na temat filtrowania zespołowego
5. Google Scholar za artykuły akademickie na temat filtrowania zespołowego