การกรองแบบร่วมมือ (Collaborative Filtering)
การกรองแบบร่วมมือแนะนำรายการสินค้าแก่ผู้ใช้โดยอาศัยความชอบของผู้ใช้จำนวนมาก หรือที่เรียกว่า 'ผู้ที่ชอบสิ่งที่คุณชอบก็ชอบสิ่งนี้ด้วย' โดยเรียนรู้จากเมทริกซ์การปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้ใช้กับรายการสินค้าที่มีความเบาบาง (sparse) ไม่ว่าจะด้วยการค้นหาผู้ใช้หรือรายการสินค้าที่คล้ายกัน (วิธีการแบบเพื่อนบ้าน (neighbourhood methods) ซึ่ง Sarwar et al. ได้ทำให้เป็นทางการในปี 2001) หรือโดยการแยกตัวประกอบเมทริกซ์ออกเป็นปัจจัยแฝงของผู้ใช้และรายการสินค้า (การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ (matrix factorization) ซึ่งได้รับความนิยมจาก Koren et al. หลังจาก Netflix Prize)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). Collaborative Filtering (Recommender Systems). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การเติมเต็มเมทริกซ์การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare
- การแยกตัวประกอบเมทริกซ์ไม่เป็นลบ (NMF)การเรียนรู้ของเครื่อง↔ compare