koostööfiltreerimise

Koostööfiltreerimine, tuntud ka kui kollektiivne filtreerimine, on üks levinumaid soovitusalgoritme. See meetod põhineb idee, et kui inimestel on minevikus olnud sarnaseid huve või käitumist, siis nad tõenäoliselt hindavad ka tulevikus sarnaseid üksusi samamoodi. Teisisõnu, kui inimene A on hinnanud samamoodi üksusi, mida ka inimene B on hinnanud, siis soovitatakse üksusi, mida inimene B on hinnanud, aga inimene A pole veel näinud, ka inimesele A.

See meetod jaguneb peamiselt kaheks: kasutajapõhine koostööfiltreerimine ja üksuspõhine koostööfiltreerimine. Kasutajapõhine lähenemine otsib sarnaseid kasutajaid ja soovitab üksusi, mida need sarnased kasutajad on hinnanud. Üksuspõhine lähenemine seevastu otsib sarnaseid üksusi ja soovitab neid, mis on sarnased üksustega, mida kasutaja on varem positiivselt hinnanud.

Koostööfiltreerimise eelised hõlmavad selle võimet avastada uusi ja potentsiaalselt huvitavaid üksusi, mida kasutaja ise ei oleks võib-olla leidnud. Samuti ei nõua see üksuste kohta üksikasjalikku teavet, vaid tugineb kasutajate interaktsioonidele. Samas on koostööfiltreerimisel ka puudusi. Näiteks võib esineda nn külma käivitamise probleem, kus uute kasutajate või uute üksuste kohta pole piisavalt andmeid soovitusmudeli loomiseks. Samuti võib tekkida olukord, kus algoritm soovitab ainult populaarseid üksusi, jättes vähem tuntud, kuid potentsiaalselt sobivad üksused tähelepanuta. Seda tüüpi filtreerimist kasutatakse laialdaselt e-kaubanduses, meedia voogedastusteenustes ja sotsiaalvõrgustikes.