Koostööfiltreerimine
Koostööfiltreerimine soovitab üksusi kasutajale, kasutades ära paljude kasutajate eelistusi – „inimesed, kellele meeldis see, mis teile meeldis, meeldis ka see“. See õpib hõredast kasutaja-üksuse interaktsioonimaatriksist, leides kas sarnaseid kasutajaid või üksusi (naabrusmeetodid, mida formaliseerisid Sarwar et al. 2001. aastal) või faktoriseerides maatriksi latentseteks kasutaja- ja üksusteguriteks (maatriksfaktoriseerimine, mida populariseerisid Koren et al. pärast Netflixi auhinda).
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Sarwar, B., Karypis, G., Konstan, J., & Riedl, J. (2001). Item-based collaborative filtering recommendation algorithms. Proceedings of the 10th International Conference on World Wide Web, 285–295. DOI: 10.1145/371920.372071 ↗
- Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, 42(8), 30–37. DOI: 10.1109/MC.2009.263 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Collaborative Filtering (Recommender Systems). ScholarGate. https://scholargate.app/et/machine-learning/collaborative-filtering
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Maatriksi täiendamineMasinõpe↔ compare
- Mitte-negatiivne maatriksfaktorisatsioon (NMF)Masinõpe↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →