التصفية التعاونية هي تقنية مستخدمة في مجال التعلم الآلي الآلي (ML) لإنشاء نماذج تنبؤية فعالة لبيانات المستخدم. إنه يستخدم حقيقة أن الناس يميلون إلى أن يكون لديهم تفضيلات وأذواق متشابهة. تُستخدم هذه الطريقة في تطبيقات مختلفة مثل الإعلان عبر الإنترنت وخدمات الموسيقى والفيديو والتجارة الإلكترونية.
في أبسط أشكاله، التصفية التعاونية هي نظام توصية بسيط يستخدم البيانات التي تم جمعها من تقييمات المستخدمين للعناصر لإنشاء توصيات. على سبيل المثال، عند شراء كتاب على أمازون، من المحتمل أن ترى توصيات لكتب مماثلة بناءً على تقييمات المستخدمين ومراجعاتهم.
الهدف من التصفية التعاونية هو ملء الإدخالات المفقودة في مصفوفة تقييمات عناصر المستخدم. يمكن القيام بذلك عن طريق استخدام خوارزميات مختلفة تقارن تقييمات المستخدم مع تقييمات المستخدمين الآخرين وتبحث عن الأنماط. يتم بعد ذلك استخدام هذه البيانات للتنبؤ بتقييمات العناصر التي لم يتم تقييمها بعد من قبل المستخدم.
الميزة الرئيسية للتصفية التعاونية هي بساطتها. ولا يتطلب الأمر معرفة مسبقة بالمستخدم وتفضيلاته، بل مجرد مجموعة من تقييمات المستخدم أو نتائجه. بالإضافة إلى ذلك، لا يتطلب الأمر تعيين أي معلمات، وبالتالي تقليل الحاجة إلى المعالجة المسبقة للبيانات أو هندسة الميزات.
على الرغم من استخدامه على نطاق واسع وشعبيته، إلا أن التصفية التعاونية لها بعض العيوب. إحدى هذه المشكلات هي أنها قد تكون في بعض الأحيان عرضة لتناثر البيانات، مما قد يؤدي إلى تنبؤات غير دقيقة أو معرضة للضوضاء. علاوة على ذلك، قد تحتوي مجموعة البيانات المستخدمة في التصفية التعاونية على تحيزات، مما يؤدي إلى مشاكل مثل فقاعة التصفية.
تعد التصفية التعاونية أداة مهمة لتعزيز حلول تعلم الآلة الآلية. مع التطوير المستمر لخوارزميات تعلم الآلة، من المتوقع أن يتم تحسين التصفية التعاونية بشكل أكبر.
