Коллаборативная фильтрация (англ. collaborative filtering) — группа методов, прогнозирующих интересы конкретного пользователя по собранной информации о вкусах и предпочтениях множества пользователей.
Методы коллаборативной фильтрации делятся на 2 типа:
- основанные на сходстве пользователей или объектов
- основанные на моделях.
Алгоритмы-представители каждого типа будут подробно рассмотрены в ходе доклада. Также будет рассказано о метриках качества, используемых для оценки алгоритмов рекомендаций, и о некоторых открытых проблемах.
Докладчик: Гомзин Андрей
Материалы:
- David Goldberg, David Nichols, Brian M. Oki and Douglas Terry. Using collaborative filtering to weave an information Tapestry. 1992
- Xiaoyuan Su, Taghi M. Khoshgoftaar. A Survey of Collaborative Filtering Techniques. 2009
- Encyclopedia of Machine Learning. Recommender Systems. [http://www.prem-melville.com/publications/recommender-systems-eml2010.pdf]