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【QA】推薦系統 - 甚麼是協同過濾(Collaborative Filtering)? - Cupoy

在推薦系統中,協同過濾是常看到方法,也是推薦系統模型中的基礎,那麼協同過濾到底是甚麼,背後的概念為何...

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【QA】推薦系統 - 甚麼是協同過濾(Collaborative Filtering)?

2021/11/24 下午 09:45
機器學習共學討論版
Tim
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推薦系統

在推薦系統中,協同過濾是常看到方法,也是推薦系統模型中的基礎,那麼協同過濾到底是甚麼,背後的概念為何呢?

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  • 2021/11/24 下午 09:46
    Tim
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    ![image](http://kwassistfile.cupoy.com/0000017D523201FE000000226375706F795F72656C65617365414E53/1637748332209/small) 協同過濾(Collaborative Filtering) 是在推薦系統中常看到的演算法,以下舉個例子直接瞭解協同過濾的主要概念: 試想你是 Netflix 推薦系統演算法工程師,你想要設計一個機制,讓用戶使用Netflix 時可以推薦最符合他們興趣的影集。你可能已經知道這些用戶來自那些國家、喜歡甚麼類型的電影,且你也知道 A用戶來自西班牙,且喜歡驚悚或是犯罪片,此時對於同樣來自西班牙且喜歡犯罪和動作片的 B用戶,和來自俄羅斯且喜歡喜劇的 C用戶,你會推薦給 B 和 C用戶那些影集呢? 直觀來想,你會傾向推薦 B用戶的影集,勢必和 A用戶比較類似,畢竟他們都來自西班牙,且喜歡犯罪的電影;而推薦 C用戶的影集,和 A用戶喜歡看的影集,就會比較不同。當我們將人數擴大,得知各用戶喜歡的影集後,當有新客戶使用 Netflix 時,就依照新用戶和各用戶的相似度,去推薦新用戶影集,這就是協同過濾的主要精神。 ![image](http://kwassistfile.cupoy.com/0000017D523201FE000000226375706F795F72656C65617365414E53/1637748332210/small) 以上的範例,是屬於協同過濾中 user-based 的概念,也在 Memory-based 協同過濾的劃分下。Memory-based 的演算法主要使用統計方法對資料進行相似度的計算,而另一種 Model-based 的協同過濾則透過模型的建立對資料進行訓練或計算。除了 User-based 外,Item-based 的協同過濾,也套用相同的概念,利用計算物品(item)間的相似度,針對特定客戶喜歡的物品,依照物品相似度去推薦該用戶其他可能喜歡的 item。 ![image](http://kwassistfile.cupoy.com/0000017D523201FE000000226375706F795F72656C65617365414E53/1637748332211/small) 參考來源: https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10219511