Application sur le web social Un scénario d'application de filtrage collaboratif consiste à recommander des informations intéressantes ou populaires jugées par la communauté À titre d'exemple typique, les histoires apparaissent en première page de Reddit car ils sont "votés" (évalués positivement) par la communauté.
À quoi sert le filtrage collaboratif ?
Le filtrage collaboratif est une technique qui peut filtrer les éléments susceptibles d'intéresser un utilisateur en fonction des réactions d'utilisateurs similaires. Cela fonctionne en recherchant un grand groupe de personnes et en trouvant un plus petit ensemble d'utilisateurs avec des goûts similaires à un utilisateur particulier.
Comment le filtrage collaboratif basé sur les éléments peut-il être utilisé ?
Le filtrage collaboratif article-article est un type de méthode de recommandation qui recherche des articles similaires en fonction des articles que les utilisateurs ont déjà aimés ou avec lesquels ils ont interagi positivement … Il recherche les articles que l'utilisateur a consommé, il trouve d'autres articles similaires aux articles consommés et recommande en conséquence.
Quelles sont les limites du filtrage collaboratif ?
Avantages et inconvénients du filtrage collaboratif
- Aucune connaissance du domaine nécessaire.
- Sérendipité.
- Excellent point de départ.
- Impossible de gérer les produits frais.
- Difficile d'inclure des fonctionnalités secondaires pour la requête/l'élément.
Le filtrage collaboratif est-il supervisé ou non ?
Le filtrage collaboratif est un apprentissage non supervisé dans lequel nous faisons des prédictions à partir des évaluations fournies par les personnes. Chaque ligne représente les notes des films d'une personne et chaque colonne indique les notes d'un film.
