Taikymas socialiniame tinkle Vienas iš bendradarbiavimo filtravimo programos scenarijų yra rekomenduoti įdomią ar populiarią informaciją, įvertintą bendruomenės Kaip tipiškas pavyzdys, istorijos rodomos pirmajame Reddit puslapyje nes bendruomenė juos „užbalsavo“(teigiamai įvertino).
Kam naudojamas bendras filtravimas?
Bendradarbiaujantis filtravimas yra metodas, kuris gali išfiltruoti elementus, kurie vartotojui gali patikti pagal panašių vartotojų reakcijas. Tai veikia ieškant didelėje žmonių grupėje ir surandant mažesnį vartotojų, kurių skonis panašus į konkretaus naudotojo, rinkinį.
Kaip galima naudoti elementu pagrįstą bendradarbiavimo filtravimą?
Elementų bendras filtravimas yra vienas iš rekomendacijų metodų, kuris ieško panašių elementų pagal elementus, kurie naudotojams jau patiko arba su kuriais teigiamai sąveikavo… Jis ieško elementų, vartotojas suvartojo, tada randa kitų prekių, panašių į suvartotas prekes, ir atitinkamai rekomenduoja.
Kokie yra bendradarbiavimo filtravimo apribojimai?
Bendradarbiavimo filtravimo pranašumai ir trūkumai
- Nereikia jokių domeno žinių.
- Serendipity.
- Puikus pradžios taškas.
- Negaliu tvarkyti šviežių prekių.
- Sunku įtraukti šalutinių užklausos / elemento funkcijų.
Ar bendras filtravimas yra prižiūrimas ar neprižiūrimas?
Bendradarbiaujantis filtravimas yra neprižiūrimas mokymasis, kurį prognozuojame pagal žmonių pateiktus įvertinimus. Kiekviena eilutė nurodo asmens filmų įvertinimus, o kiekvienas stulpelis nurodo filmo įvertinimus.
