كتب مصطفى العوني
اذا لم تجد ما تبحث عنه يمكنك استخدام كلمات أكثر دقة.
1- التصفية التعاونيّة (معلومة)
إحدى الطرق الشائعة المتبعة في تصميم أنظمة الاقتراح هي التصفية التعاونية. تقوم التصفية التعاونية على جمع وتحليل كم كبير من المعلومات في سلوك المستخدمين، كالنشاطات التي يقوم بها والتفضيلات، وتوقع ما الذي سيُعجب المستخدم بناءً على تشابه نشاطاتهم وتفضيلاتهم مع المستخدمين الآخرين.
من ميّزات طريقة التصفية التعاونية عدم اعتمادها على تحليل المحتويات من قبل الحاسوب، وبذلك بوسعها تقديم توصيات معقدة مثل توصيات الأفلام بدون الحاجة إلى فهم محتوى هذا الفيلم.
هناك العديد من الخوارزميات المتبعة في قياس تشابه أذواق المستخدمين في أنظمة الاقتراح، منها k-nearest neighbor k-NN وPearson Correlation.
التصفية التعاونية تقوم على افتراض أن المستخدمين الذي توافقوا في أذواقهم سابقاً، ستتشابه أذواقهم في المستقبل، وسيُعجبهم ذات الأشياء المتشابهة التي أعجبت غيرهم في السابق.[3]
هناك ثلاثة مشاكل رئيسية يواجهها نظام التصفية التعاونية: البداية الباردة، التوسع، التناثر.
- البداية الباردة: هذه الأنظمة تطلب كم كبير من البيانات عن المستخدم حتى يتسنّى لها تقديم توصيات دقيقة.
- التوسع: في الكثير من استخدامات هذه الأنظمة، هناك الملايين من المستخدمين والمنتجات، لذلك؛ ستقوم بإجراء عمليات حسابية ضخمة لحساب التوصيات.
- التناثر: عدد المنتجات المَبيعة في المواقع التجارية كبير جدًا، حتى أن أكثر المستخدمين نشاطاً سيقومون بتقييم مجموعة صغيرة من قاعدة البيانات الكلية، لذلك فإن حتى أشهر المنتجات ستحصل على تقييم قليل.
