コンテンツ ベース フィルタリング (セマンティック フィルタリングとも呼ばれます) は、ユーザーの好みに基づいてアイテムを識別し、ユーザーに推奨するために使用される自動フィルタリングの方法です。これは、書籍、映画、ニュース記事、さらには他のユーザーなどの関連アイテムを推奨するために、Web アプリケーションやソフトウェア アプリケーションで使用されます。これは、ユーザーの過去の行動に基づいて推奨事項を提供することに重点を置いた人工知能とコンピューティングの分野です。
コンテンツベースのフィルタリングは、類似したオブジェクトには類似した機能があるという考えに基づいています。各アイテムとその特徴を分析するアルゴリズムは、特徴の類似性を測定することにより、類似したアイテムとの一致を試みます。アイテムの特徴や内容に関する情報を利用して、類似したアイテムを見つけます。コンテンツベースのアプローチは、アイテムを提案するのに十分なユーザー情報がない場合に特に役立ちます。
コンテンツ ベースのフィルタリングは、モバイル アプリケーション、電子商取引 Web サイト、検索エンジン、ストリーミング サービスなどのインターネット ベースのサービスで広く使用されています。たとえば、Spotify や Netflix などの多くのストリーミング サービスは、コンテンツ ベースのフィルタリングを使用して、ユーザーの視聴習慣や視聴履歴に基づいて新しい音楽やテレビ番組をユーザーに推奨します。
コンテンツ ベースのフィルタリングは、友人や商品の購入を推奨するアプリケーションでも使用できます。 Facebook の友達の提案機能は、コンテンツ ベースのフィルタリングを使用して、同じような興味を持つ他の友達を提案します。 Amazon はまた、このアプローチを使用して、閲覧している顧客に追加の商品を提案します。
これらのコンテンツ ベース フィルタリングのアプリケーションは、機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーが何を好むかを予測します。アルゴリズムは常に学習し、ユーザーの行動や好みに適応します。
コンテンツベースのフィルタリングは、パーソナライズされた関連性の高い推奨事項をユーザーに提供する強力かつ効果的な方法です。これは現代のコンピューティングの重要な部分であり、今日多くのアプリケーションで使用されています。
