İşbirlikçi filtreleme

İşbirlikçi filtreleme (CF) bazı önerici sistemler tarafından kullanılan bir tekniktir.[1][2] İşbirlikçi filtreleme özel ve genel olmak üzere iki anlama sahiptir.[3] Genel olarak işbirlikçi öğrenme, bilginin ve örüntülerin çoklu-etmen, çoklu bakışaçısı veya çoklu veri kaynağı içeren teknikler kullanılarak filtrelenmesidir.[3] İşbirlikçi filtreleme uygulamaları yaygın olarak çok büyük veri setleri üzerinde yapılır. İşbirlikçi filtreleme yöntemleri maden gözlem verileri, finansal veriler, web ve e-ticaret uygulamalarında kullanıcı verileri gibi birçok farklı veri tipi üzerinde uygulanmıştır. Bu yazının geri kalanında işbirlikçi filtrelemenin kullanıcı verileri üzerinde kullanılması üzerine odaklanılmıştır, ancak yöntem ve yaklaşımların bazıları diğer önemli uygulamalarda da kullanılabilir.

Daha yeni ve daha özel anlamıyla işbirlikçi filtreleme, bir kullanıcının ilgi alanları hakkında otomatik kestirimler  yapmak için (filtreleme) birçok kullanıcının tercihlerini dikkate alan (işbirlikçi) bir yöntemdir. İşbirlikçi filtrelemenin altında yatan varsayım, eğer A kişisi bir konu hakkında B kişisi ile aynı fikirdeyse, A kişisinin başka bir x konusu hakkında fikrinin B kişisinin o konudaki fikriyle uyuşma ihtimalinin, rastgele bir kişinin x konusundaki fikriyle uyuşma ihtimalinden fazla olmasıdır. Örneğin, bir işbirlikçi filtreleme tavsiye sistemi bir kullanıcının beğendiği programların kısmi listesi verildiğinde, o kullanıcının başka hangi televizyon programlarını beğenebileceği hakkında kestirimlerde bulunabilir.[4] Bu kestirimler o kullanıcıya özel olsa da, birçok diğer kullanıcının verileri kullanılarak oluşturulmuştur. Bu yönden, daha basit bir yöntem olan, bir öğenin aldığı oylardan gelen ortalama skor bazında sıralanması yönteminden ayrılır.

KaynakçaDüzenle

  1. ^ Francesco Ricci and Lior Rokach and Bracha Shapira, Introduction to Recommender Systems Handbook, Recommender Systems Handbook, Springer, 2011, pp. 1-35
  2. ^ Kapusuzoğlu, Hikmet (2011). Ontoloji Tabanlı İlişkisel Ürün Öneri Sistemi (PDF) (Tez). İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. s. 5. Erişim tarihi: 2 Mart 2018. 
  3. ^ a b Terveen, Loren; Hill, Will (2001). "Beyond Recommender Systems: Helping People Help Each Other" (PDF). Addison-Wesley. s. 6. 11 Haziran 2012 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Ocak 2012.  Kaynak hatası: Geçersiz <ref> etiketi: "recommender" adı farklı içerikte birden fazla tanımlanmış (Bkz: Kaynak gösterme)
  4. ^ "An integrated approach to TV & VOD Recommendations". 6 Haziran 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2016.