Filtrado colaborativo (CF)

Autor: Lewis Jackson
Fecha De Creación: 14 Mayo 2021
Fecha De Actualización: 25 Junio 2024
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Contenido

Definición: ¿Qué significa el filtrado colaborativo (CF)?

El filtrado colaborativo (CF) es una técnica comúnmente utilizada para crear recomendaciones personalizadas en la Web. Algunos sitios web populares que utilizan la tecnología de filtrado colaborativo incluyen Amazon, Netflix, iTunes, IMDB, LastFM, Delicious y StumbleUpon. En el filtrado colaborativo, los algoritmos se utilizan para hacer predicciones automáticas sobre los intereses de los usuarios compilando las preferencias de varios usuarios.

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Techopedia explica el filtrado colaborativo (CF)

Por ejemplo, un sitio como Amazon puede recomendar que los clientes que compran los libros A y B también compren el libro C. Esto se hace comparando las preferencias históricas de aquellos que han comprado los mismos libros.

Los diferentes tipos de filtrado colaborativo son los siguientes:
  • Basado en la memoria: este método utiliza la información de calificación del usuario para calcular la similitud entre los usuarios o elementos. Esta semejanza calculada se utiliza para hacer recomendaciones.
  • Basado en modelos: los modelos se crean mediante la minería de datos, y el sistema aprende algoritmos para buscar hábitos de acuerdo con los datos de capacitación. Estos modelos se utilizan para generar predicciones de datos reales.
  • Híbrido: varios programas combinan los algoritmos CF basados ​​en modelos y en memoria.