協調フィルタリングは、自動機械学習 (ML) の分野でユーザー データの効果的な予測モデルを作成するために使用される手法です。これは、人々は似たような好みや好みを持つ傾向があるという事実を利用しています。この手法は、オンライン広告、音楽およびビデオ サービス、電子商取引などのさまざまなアプリケーションで使用されています。
最も単純な形では、協調フィルタリングは、アイテムのユーザー評価から収集されたデータを使用して推奨事項を生成する単純な推奨システムです。たとえば、Amazon で本を購入すると、ユーザーの評価やレビューに基づいて同様の本のおすすめが表示されることがあります。
協調フィルタリングの目的は、ユーザーとアイテムの評価のマトリックスで欠落しているエントリを埋めることです。これは、ユーザー評価を他のユーザーの評価と比較し、パターンを見つけるさまざまなアルゴリズムを使用して実行できます。このデータは、ユーザーがまだ評価していないアイテムの評価を予測するために使用されます。
協調フィルタリングの主な利点は、そのシンプルさです。ユーザーとユーザーの好みに関する事前知識は必要なく、ユーザーの評価やスコアのセットだけが必要です。さらに、パラメータを設定する必要がないため、データの前処理や特徴エンジニアリングの必要性が軽減されます。
協調フィルタリングは広く使用され人気があるにもかかわらず、いくつかの欠点があります。このような問題の 1 つは、データの疎性に対して脆弱になる場合があり、不正確な予測やノイズによる予測の低下につながる可能性があることです。さらに、協調フィルタリングで使用されるデータセットにはバイアスが含まれている可能性があり、フィルター バブルなどの問題が発生します。
協調フィルタリングは、自動化された ML ソリューションを強化するための重要なツールです。 ML アルゴリズムの継続的な開発により、協調フィルタリングはさらに改善されることが期待されています。
