Что такое коллаборативная фильтрация?

Современного человека окружает огромное информационное пространство, в котором довольно легко заблудиться, но еще сложнее в нем найти то, что действительно заинтересует именно вас. Другая проблема большого объема информации в том, что вам хочется усвоить как можно больше полезных сведений, соответствующих вашим предпочтениям. Искать и перебирать книги, фильмы, спектакли – это довольно длительный процесс. Он отнимает драгоценное время и деньги: покупая книгу или билет на зрелище, никто не может гарантировать, что он получит удовольствия от процесса ознакомления с этим продуктом.

Конечно, вы не одни в этом мире. У вас есть знакомые и друзья, которые вам могут порекомендовать что-либо интересное, можно также ознакомиться с рецензиями различных критиков. Однако у друзей, хоть они и ваши друзья, вкус может быть совершенно отличным от вашего, а критики – тоже люди и не могут охватить весь объем новинок. Рейтинги и модные авторы – это настолько временное явление, что года через три-четыре можно почувствовать жгучий стыд за то, что вы когда-то это читали или превозносили того или иного автора, актера, книгу, фильм.

Что же делать, как ориентироваться в потоке информации? Вам поможет коллаборативная фильтрация.

Коллаборативная, или Совместная фильтрация (collaborative filtration) – метод, дающий автоматические прогнозы (фильтрацию) относительно интересов пользователя по собранной информации о вкусах множества пользователей (сотрудничающих между собой).

В мире коллаборативные системы создают с 1994 года, имеется обширная литература, проводятся конференции. Сотни систем такого рода с переменным успехом работают для разных типов контента – от книг и фильмов до новостей и вин. По общему признанию, самыми продвинутыми на сегодня являются система крупнейшего мирового книжного магазина Amazon.com, основанная на item-based-фильтрации («Что покупали те, кто покупал Это»), и система Cinematch компании NetFlix.com (прокат DVD) – на основе user-based фильтрации. К сожалению, пока еще не существует системы, которая бы, например, на основе оцененных книг и музыкальных произведений могла бы вам порекомендовать, какой на досуге посмотреть фильм.

А так принцип этого метода довольно прост:

  создается база однотипных объектов (книги, музыка, фильмы, веб-сайты и т.п.);
  задается шкала оценок (пятибалльная, десятибалльная, стобалльная );
  множество пользователей проставляет оценки данным объектам по своему усмотрению;
  каждый пользователь, проставляя свои оценки, задает тем самым системе свой индивидуальный пользовательский профиль;
  на основе оценок объектов, проставленных всеми пользователями, и соответствия оценок конкретного пользователя оценкам других профилей клиент получает список рекомендуемых к ознакомлению объектов с приблизительной оценкой каждого из них.

Это субъект-субъектная система. Вы практически получаете информацию от своих единомышленников и даете им возможность познакомиться с тем, что является для вас уже пройденным этапом, а им только предстоит. Система экономит ваше время на поиски, гарантированно предлагая вам заведомо интересную книгу или фильм.

Преимущество этих сообществ в том, что вы можете не только найти интересные для себя культурные объекты, но и пообщаться с людьми схожих с вашими вкусов, найти среди них поддержку, посоветоваться, не сходя с места. Это особенно актуально в сегодняшнем мире, когда на привычные кружки по интересам уже не остается сил и времени.

Важно! Прибегая к помощи подобных сервисов, нужно помнить одну очень простую вещь: чем больше вы поставите оценок, тем лучше и точнее получите рекомендацию, тем приятнее, полезнее и интереснее проведете время.

И, конечно же, не обязательно слепо следовать рекомендациям. Вы можете читать, смотреть и слушать все, что вашей душе угодно. Ведь на то человеку и дана самостоятельность, чтобы он сам выбирал свой путь в жизни.