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協調フィルタリング

読み方:きょうちょうフィルタリング
【英】Collaborative Filtering, CF

協調フィルタリングとは、ユーザー過去行動履歴をもとに、類似た行動を取る別のユーザー嗜好興味関心など)を予測する手法のことである。

協調フィルタリングは、「ある人の興味と同じ興味を持つ別の人は嗜好似ている」という直感的推論をもとにユーザー間の類似度を計算して予測している。予測内容コンテンツ)については考慮されないため、実際本人嗜好と合わないコンテンツ勧められることもある。また、協調フィルタリングは予測のために多く嗜好データを必要とするため、嗜好データが十分蓄積されていない状態では精度が低い。このため、多く場合行動ターゲティングコンテンツフィルタリングなどの別の手法によって補完し、精度の高い予測実現している。

協調フィルタリングはレコメンデーション機能実現するための手法として幅広利用されている。協調フィルタリングを採用している代表的サービスとしては、Amazon挙げることができる。「○○さんへのおすすめ商品」や「この商品を買った人はこんな商品も買っています」などが協調フィルタリングによるレコメンデーション該当する。

なお、協調フィルタリングは、「予測する」という分析手法として、工数障害発生率などプロジェクト予測にも用いられており、経験的に得られる規則性暗黙知)をソフトウェア開発活用するというエンピリカルソフトウェア工学支え要素としても注目を浴びている。


参照リンク
協調フィルタリングに関する研究動向






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