Il filtraggio collaborativo è una tecnica utilizzata nel campo dell'apprendimento automatico automatico (ML) per creare modelli predittivi efficaci dei dati utente. Utilizza il fatto che le persone tendono ad avere preferenze e gusti simili. Questo metodo viene utilizzato in varie applicazioni come pubblicità online, servizi musicali e video ed e-commerce.
Nella sua forma più semplice, il filtro collaborativo è un semplice sistema di consigli che utilizza i dati raccolti dalle valutazioni degli utenti sugli elementi per generare consigli. Ad esempio, quando acquisti un libro su Amazon, probabilmente vedrai consigli per libri simili in base alle valutazioni e alle recensioni degli utenti.
L'obiettivo del filtraggio collaborativo è riempire le voci mancanti nella matrice delle valutazioni degli elementi utente. Questo può essere fatto utilizzando vari algoritmi che confrontano le valutazioni degli utenti con quelle di altri utenti e trovano modelli. Questi dati vengono quindi utilizzati per prevedere le valutazioni degli articoli non ancora valutati dall'utente.
Il vantaggio principale del filtraggio collaborativo è la sua semplicità. Non richiede alcuna conoscenza preliminare dell'utente e delle sue preferenze, ma solo una serie di valutazioni o punteggi dell'utente. Inoltre, non richiede l'impostazione di alcun parametro, riducendo così la necessità di preelaborazione dei dati o di progettazione delle funzionalità.
Nonostante il suo utilizzo diffuso e la sua popolarità, il filtraggio collaborativo presenta alcuni inconvenienti. Uno di questi problemi è che a volte può essere vulnerabile alla scarsità di dati, che può portare a previsioni imprecise o compromesse dal rumore. Inoltre, il set di dati utilizzato nel filtraggio collaborativo può contenere distorsioni, che portano a problemi come la bolla del filtro.
Il filtraggio collaborativo è uno strumento importante per migliorare le soluzioni ML automatizzate. Con il continuo sviluppo degli algoritmi ML, si prevede che il filtraggio collaborativo verrà ulteriormente migliorato.
