Filtreringsstrategier

Filtreringsstrategier är planerade metoder för att välja bort eller behålla information eller signaler i en process. Syftet är att öka relevans, minska brus eller skydda mot oönskat innehåll. Strategierna kan tillämpas i olika sammanhang som datahantering, signalbehandling, kommunikation och kognitiv filtrering.

Indelning av filtreringsstrategier kan göras efter tre dimensioner: när filtreringen sker (före eller efter bearbetning), hur filtreringen avgörs (reglerbaserad, statistisk eller maskininlärningsbaserad), samt graden av automation.

Exempel på metoder inkluderar reglerbaserad filtrering (t.ex. att filtrera bort innehåll som uppfyller vissa ord eller mönster), statistisk filtrering (trösklar, glättning, rullande medel), adaptiva filtreringstekniker (Kalman-, Wiener-filtrar) och maskininlärning (klassificerare som avgör relevans). Inom informationssökning och rekommendationssystem kan filtrering delas in i innehållsbaserad filtrering och samarbetsfiltrering. Inom signalbehandling används filtrering som lågpass-, högpass- och bandpassfilter.

Viktiga kvalitetsmått är precision, recall, F1, latency och energiförbrukning. Utmaningar inkluderar risk för överfiltrering, där relevant information tas bort, eller underfiltrering, där brus lämnas kvar, samt opartiskhet och transparens.

Valet av strategi beror på applikation, begränsningar och krav på latens, kostnader och användarsäkerhet.