什么是协同过滤？(collaborative filtering?)
协同过滤是一种处理数据的方法，它依赖于使用来自多个来源的数据来开发具有相似品味和消费习惯的人的个人资料。这项技术在许多不同的设置中使用。协作过滤的一些最著名的应用可以在互联网上看到，它被用于营销、预测用户口味，以及策划依赖用户输入发挥功能的网站。
在一个关于协同过滤工作原理的简单示例中，一个网站可能希望为电视节目建立一个推荐系统。该网站的用户在登录时提供数据，并列出他们喜欢的节目。这些数据反过来被用来识别具有相似品味的用户。如果75%喜欢A节目的人喜欢B节目，系统可以推断喜欢一个节目的人可能喜欢另一个节目。因此，当用户登录并确定为Show a的粉丝以寻求建议时，系统可以推荐Show B。
为了协同过滤的工作，它需要大量的数据。从中提取数据的人口越多，数据就越有用和有效。少量的数据更有可能导致没有意义的结果，例如错误的连接，导致对口味的错误预测。这类系统通常会遇到冷启动问题，因为需要先填充数据库，所以开发速度很慢。早期采用该系统的人可能会对该系统感到失望，因为该系统没有足够的数据，因此会给出错误的建议。
协作过滤还广泛应用于社交网站和提供企业书签等工具的网站，用户可以在这些网站上共享和推广指向感兴趣网站的链接。当用户添加到系统中的数据体中时，系统可以开始提出建议，以迎合每个用户的口味。例如，一个社交书签网站可能会根据过去有人表示喜欢的链接和用户生成随机链接。
营销人员可以使用协同过滤向用户提供非常精确的目标营销。这种个性化的营销可以非常有效，因为用户感觉他们是被人亲自介绍的，因此他们更可能接受推荐。社交网站等网站自愿提供的大量数据是营销人员的热门商品，他们从这些网站购买数据以开展定制活动。
- 发表于 2021-12-13 10:24
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- 分类：互联网
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