koostööfiltreerimine

Koostööfiltreerimine, tuntud ka kui *collaborative filtering*, on masinaõpetuse ja andmeanalüüsi valdkonnas kasutatav meetod, mille abil võetakse otsuseid kasutajate soovitud sisundi või pakkumiste kohta põhinevalt nende eelmistel valikatel või käitumisel. See tehnika on levinud suures ulatuses, näiteks soovitusüsteemides, nagu Netflixi, Amazoni või Spotify filmitähtede ja muusika soovituste puhul.

Koostööfiltreerimine põhineb peamiselt kahe peamise meetodil: *kasutaja-kasutaja* ja *sisund-sisund* filtreerimisel. Esimeses puhul analüüsitakse kasutajate sarnaseid märke (nt hääletusi, ostusid või vaadatuid sisundeid) ning teostatakse soovitusi, mis vastavad sarnastele kasutajatele. Teises puhul keskendutakse sisundi omadustele, näiteks filmide žanritele või muusika žanritele, et leida kasutajatele sobivaid pakkumisi.

Koostööfiltreerimine on efektiivne, kui andmed on piisavalt suured ja kasutajate käitumine on stabilne. Siiski võib see meetod kaasneda ka probleemidega, nagu *kalduvus uutele* (uutele kasutajatele või sisundile on raske soovitusi teha) või *üleliigse speetsialiseerumise* (kui süsteem pakub ainult väga spetsiifilisi soovitusi). Selle probleemide lahendamiseks kasutatakse sageli hübriidsüsteeme, mis kombineerivad koostööfiltreerimise teiste meetodite, näiteks sisundianalüüsi või sotsiaalse mõju,ga.

Koostööfiltreerimine on oluline osa tänapäeva digitaalsest turundusest ja kasutajakogemusest parandamist, võimaldades platformidel pakkuda personaliseeritud ja täpsemaid soovitusi.