Table des matières:
- Définition - Que signifie le filtrage collaboratif (CF)?
- Techopedia explique le filtrage collaboratif (CF)
Définition - Que signifie le filtrage collaboratif (CF)?
Le filtrage collaboratif (CF) est une technique couramment utilisée pour créer des recommandations personnalisées sur le Web. Certains sites Web populaires qui utilisent la technologie de filtrage collaboratif incluent Amazon, Netflix, iTunes, IMDB, LastFM, Delicious et StumbleUpon. Dans le filtrage collaboratif, les algorithmes sont utilisés pour faire des prédictions automatiques sur les intérêts d'un utilisateur en compilant les préférences de plusieurs utilisateurs.Techopedia explique le filtrage collaboratif (CF)
Par exemple, un site comme Amazon peut recommander aux clients qui achètent des livres A et B d'acheter également le livre C. Cela se fait en comparant les préférences historiques de ceux qui ont acheté les mêmes livres.
Les différents types de filtrage collaboratif sont les suivants:
- Basé sur la mémoire: cette méthode utilise les informations de notation des utilisateurs pour calculer la ressemblance entre les utilisateurs ou les éléments. Cette ressemblance calculée est ensuite utilisée pour faire des recommandations.
- Basé sur un modèle: les modèles sont créés à l'aide de l'exploration de données et le système apprend des algorithmes pour rechercher des habitudes en fonction des données d'entraînement. Ces modèles sont ensuite utilisés pour fournir des prédictions pour les données réelles.
- Hybride: divers programmes combinent les algorithmes CF basés sur un modèle et basés sur la mémoire.
