Filtrarea colaborativă este o metodă foarte utilizată în sistemele de recomandare. Aceasta valorifică puterea colaborării între utilizatori pentru a oferi recomandări personalizate. Prin analizarea comportamentelor, preferințelor și interacțiunilor utilizatorilor, filtrarea colaborativă își propune să prezică ce produse, servicii sau conținut ar putea să placă unui utilizator, bazându-se pe preferințele utilizatorilor similari.

Ce înseamnă filtrarea colaborativă?
În fiecare zi există un număr mare de pagini web de vizitat, cărți de cumpărat, muzică de ascultat și filme de vizionat. Căutarea ne ajută să găsim lucruri despre care știm. Dar cum rămâne cu lucrurile despre care nu știm?
Filtrarea colaborativă face predicții cu privire la interesele unei persoane pe baza intereselor unor persoane similare. Dacă A are aceeași opinie ca B cu privire la o anumită problemă, este mai probabil ca A să împărtășească opinia lui B cu privire la o problemă diferită decât opinia unei persoane alese la întâmplare.
Cum a apărut filtrarea colaborativă?
Unul dintre primii utilizatori ai filtrării colaborative a fost Alexa. În 1996, atunci când un vizitator ajungea pe un site web, tollbar-ul Alexa furniza o listă de site-uri web care fuseseră vizitate de alte persoane care vizualizaseră aceeași pagină.
În 1999, Amazon a achiziționat Alexa și a adoptat tehnologia. A introdus la scurt timp după aceea propria sa metodă de filtrare colaborativă. Pentru fiecare carte pe care o vinde, Amazon creează un „cartier” de cărți conexe pe baza istoricului de achiziții al altor persoane. De fiecare dată când cumperi o carte, Amazon îți recomandă o altă carte din vecinătatea cărții respective.
Această abordare este împărtășită de serviciile de marcare socială precum StumbleUpon și Digg. Acestea identifică utilizatorii similari cu tine, adică utilizatorii care au marcat pagini similare cu ale tale. Îți sugerează apoi pagini pe care ai putea dori să le vizitezi. Last.fm face același lucru pentru muzică. Construiește un profil detaliat al gusturilor muzicale ale fiecărui utilizator pe baza pieselor ascultate de acesta. Cum probabil te aștepți deja, Netflix face același lucru pentru filme.
Cum ne ajută filtrarea colaborativă?
Filtrarea colaborativă este acum o parte fundamentală a experienței noastre web. Ea îi ajută pe oameni să găsească lucruri pe care altfel le-ar putea rata. De asemenea, îi ajută pe comercianții online să crească profiturile prin vânzări încrucișate. Malcom Gladwell descrie filtrarea colaborativă drept „un fel de motor de căutare doppelgänger… Dacă ție și doppelgänger-ului tău vă plac aceleași zece cărți, sunt șanse să îți placă și a unsprezecea carte care îi place lui”.
Pe măsură ce internetul se maturizează, disponibilitatea noastră de a divulga informații personale crește. Într-o lume din ce în ce mai conectată, aceste date sunt partajate între site-uri și aplicații. Cu cât furnizăm mai multe date personale și cu cât acestea sunt mai partajate, cu atât motoarele de recomandare se vor îmbunătăți.
Concluzie
Filtrarea colaborativă va dezvolta experiențe personalizate bazate pe datele noastre demografice. Mai mult, bazate și peinteresele noastre sau istoricul nostru de achiziții. În loc să fim nevoiți să căutăm informații, filtrarea colaborativă ni le va aduce înainte ca noi să le fi cerut. Sunt sigură că și altor persoane ca mine le-ar plăcea asta 🙂
Acesta a fost articolul de astăzi. Dacă ți-a plăcut, nu uita să arunci un ochi peste blog-ul nostru pentru mai multe articole interesante, în special pe categoria Web-ul în 100 de pași! De asemenea, ne găsești și pe TikTok, și pe Instagram!