O que é collaborative filtering?

O collaborative filtering é uma técnica amplamente utilizada em sistemas de recomendação, que ajudam a sugerir produtos, conteúdos ou itens relevantes para usuários em plataformas online. Essa abordagem se baseia nas preferências de múltiplos usuários para fazer previsões sobre o que um usuário pode gostar.

Como Funciona o Collaborative Filtering?

O collaborative-filtering opera sob a premissa de que usuários que concordaram no passado tendem a concordar novamente no futuro. Existem duas principais abordagens para o collaborative-filtering:

Filtragem Baseada em Usuário

Nesta abordagem, o sistema compara as preferências do usuário em questão com as preferências de todos os outros usuários para encontrar os mais similares e recomendar itens que esses usuários similares gostaram.

Filtragem Baseada em Item

Já a filtragem baseada em item analisa as características dos itens para fazer recomendações. Por exemplo, se um usuário gostou de um filme de ação, o sistema recomendará outros filmes de ação que são similares.

Aplicações do Collaborative Filtering

O collaborative-filtering é utilizado em diversas aplicações, desde plataformas de streaming de vídeo como Netflix, até lojas online como Amazon, que usam essa técnica para melhorar a experiência do usuário e aumentar as vendas.

Vantagens e Desafios

Uma das principais vantagens do collaborative-filtering é a capacidade de descobrir relações ocultas entre usuários e itens. No entanto, desafios como a escala (grandes volumes de dados) e a falta de diversidade nas recomendações são questões que precisam ser constantemente abordadas.