Pemfilteran kolaboratif adalah teknik yang digunakan dalam bidang pembelajaran mesin otomatis (ML) untuk membuat model prediktif data pengguna yang efektif. Ini memanfaatkan fakta bahwa orang cenderung memiliki preferensi dan selera yang sama. Metode ini digunakan dalam berbagai aplikasi seperti periklanan online, layanan musik dan video, dan e-commerce.
Dalam bentuknya yang paling sederhana, pemfilteran kolaboratif adalah sistem rekomendasi sederhana yang menggunakan data yang dikumpulkan dari peringkat item pengguna untuk menghasilkan rekomendasi. Misalnya, saat Anda membeli buku di Amazon, kemungkinan besar Anda akan melihat rekomendasi buku serupa berdasarkan penilaian dan ulasan pengguna.
Tujuan dari pemfilteran kolaboratif adalah untuk mengisi entri yang hilang dalam matriks peringkat item pengguna. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan berbagai algoritma yang membandingkan peringkat pengguna dengan peringkat pengguna lain dan menemukan polanya. Data ini kemudian digunakan untuk memprediksi peringkat item yang belum dinilai oleh pengguna.
Keuntungan utama dari pemfilteran kolaboratif adalah kesederhanaannya. Hal ini tidak memerlukan pengetahuan sebelumnya tentang pengguna dan preferensi mereka, hanya serangkaian peringkat atau skor pengguna. Selain itu, ini tidak memerlukan pengaturan parameter apa pun, sehingga mengurangi kebutuhan prapemrosesan data atau rekayasa fitur.
Meskipun penggunaan dan popularitasnya tersebar luas, pemfilteran kolaboratif memiliki beberapa kelemahan. Salah satu masalahnya adalah terkadang sistem ini rentan terhadap ketersebaran data, yang dapat menyebabkan prediksi yang tidak akurat atau terganggu oleh noise. Selain itu, kumpulan data yang digunakan dalam pemfilteran kolaboratif mungkin mengandung bias, yang menyebabkan masalah seperti gelembung filter.
Pemfilteran kolaboratif adalah alat penting untuk meningkatkan solusi ML otomatis. Dengan terus dikembangkannya algoritma ML, diharapkan pemfilteran kolaboratif akan semakin ditingkatkan.
