Collaborative Filtering

Einführung in das Collaborative Filtering

Willkommen in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI)! In diesem Glossar-Eintrag beschäftigen wir uns mit einem Schlüsselbegriff in diesem Bereich: dem Collaborative Filtering. Dies ist eine Methode, die häufig in Empfehlungssystemen verwendet wird. Dabei lernen Maschinen aus den Interaktionen und Verhaltensmustern der Nutzer, um passende Empfehlungen abgeben zu können. Es wird auf der Idee aufgebaut, dass Personen, die in der Vergangenheit ähnliche Vorlieben gezeigt haben, wahrscheinlich auch in der Zukunft ähnliche Interessen haben werden.

Wie funktioniert Collaborative Filtering?

Beim Collaborative Filtering steht die Zusammenarbeit (engl. "collaboration") im Vordergrund. Nutzer, die in der Vergangenheit ähnliche Entscheidungen getroffen haben, werden zusammengeführt. Die Idee dahinter ist, dass diese ähnlichen Nutzer wahrscheinlich auch ähnliche Empfehlungen bevorzugen. Die KI sammelt Daten über die Präferenzen der Nutzer und gibt basierend darauf Empfehlungen. Beispielsweise ist dies oft bei Streaming-Diensten oder Online-Shops der Fall, wo filmische oder Produkt-Empfehlungen ausgesprochen werden.

Aufbau und Typen des Collaborative Filtering

Das Collaborative Filtering setzt sich aus zwei Haupttypen zusammen: dem benutzerbasierten und dem objektbasierten Ansatz. Beim benutzerbasierten Ansatz werden ähnliche Nutzerprofile identifiziert, um Empfehlungen zu generieren. Wenn Nutzer A und B ähnliche Filmpräferenzen haben und Nutzer A einen Film mochte, den B noch nicht gesehen hat, könnte dieser Film B empfohlen werden. Beim objektbasierten Ansatz hingegen werden die Beziehungen zwischen den Objekten (z.B. Filmen oder Produkten) analysiert und basierend darauf Empfehlungen erzeugt.

Anwendungsbereiche des Collaborative Filtering

Mittlerweile hat sich das Collaborative Filtering zu einem wichtigen Bestandteil in der digitalen Welt entwickelt. Es kommt überall dort zum Einsatz, wo personalisierte Empfehlungen einen Mehrwert bieten können, wie etwa bei Streaming-Diensten, Online-Shopping, News-Seiten und vielem mehr. Mit seiner Hilfe können Nutzer durch die Fülle an Möglichkeiten navigieren und für sie relevante Inhalte entdecken.