Filtrado colaborativo

El filtrado colaborativo es una técnica utilizada en informática para encontrar y recomendar artículos a los usuarios. Utiliza las preferencias y comportamientos de los usuarios actuales para predecir las preferencias de otros usuarios. Para ello se analizan diversas fuentes de datos, como las valoraciones, el historial de compras o el historial de visitas. El filtrado colaborativo se utiliza para diversos fines, como recomendar productos, predecir las preferencias de los usuarios y detectar anomalías o valores atípicos en los datos.

Una forma tradicional de filtrado colaborativo es el filtrado basado en el usuario o en el vecindario. Este método calcula la similitud entre los usuarios basándose en sus valoraciones y preferencias por diversos artículos. Esta similitud se utiliza entonces para recomendar artículos al usuario actual basándose en las preferencias de usuarios similares.

Otra forma de filtrado colaborativo es el filtrado basado en elementos o contenidos. Esta técnica examina las preferencias anteriores de un usuario y utiliza esa información para sugerirle artículos similares en el futuro. Por ejemplo, si un usuario ha valorado positivamente una novela concreta, el filtrado basado en elementos puede ofrecerle novelas similares.

Otra forma moderna de filtrado colaborativo es la factorización matricial. Esta técnica utiliza la descomposición matricial para descubrir características latentes en los datos. Estas características se utilizan después para encontrar usuarios con gustos similares y sugerirles artículos.

El filtrado colaborativo puede utilizarse para diversas aplicaciones, como la recomendación de videojuegos, la recomendación de música o las compras en línea, entre otras. Es una potente herramienta para conocer las preferencias de los usuarios y encontrar contenidos o productos recomendados.