![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/52/Collaborative_filtering.gif/640px-Collaborative_filtering.gif&w=640&q=50)
Коллаборативная фильтрация
Материал из Википедии — свободной encyclopedia
Коллаборативная фильтрация, совместная фильтрация (англ. collaborative filtering) — это один из методов построения прогнозов (рекомендаций) в рекомендательных системах[⇨], использующий известные предпочтения (оценки) группы пользователей для прогнозирования неизвестных предпочтений другого пользователя.[1] Его основное допущение состоит в следующем: те, кто одинаково оценивал какие-либо предметы в прошлом, склонны давать похожие оценки другим предметам и в будущем.[1] Например, с помощью коллаборативной фильтрации музыкальное приложение способно прогнозировать, какая музыка понравится пользователю[⇨], имея неполный список его предпочтений (симпатий и антипатий).[2] Прогнозы составляются индивидуально для каждого пользователя, хотя используемая информация собрана от многих участников. Тем самым коллаборативная фильтрация отличается от более простого подхода, дающего усреднённую оценку для каждого объекта интереса, к примеру, базирующуюся на количестве поданных за него голосов. Исследования в данной области активно ведутся и в наше время, что также обуславливается и наличием нерешённых проблем в коллаборативной фильтрации.[⇨]
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/52/Collaborative_filtering.gif)