تصفية تشاركية
التصفية التعاونية (Collaborative filtering) (CF) هي تقنية تستخدمها أنظمة التوصية. التصفية التعاونية لها حواسان ، إحساس ضيق وواحد أكثر عمومية.

بالمعنى الأحدث والأضيق ، فإن التصفية التعاونية هي طريقة لعمل تنبؤات تلقائية (تصفية) حول اهتمامات المستخدم من خلال جمع التفضيلات أو تذوق المعلومات من العديد من المستخدمين (التعاون). الافتراض الأساسي لنهج التصفية التعاونية هو أنه إذا كان لدى الشخص أ نفس رأي الشخص ب في قضية ما ، فمن المرجح أن يكون لدى أ رأي ب في مسألة مختلفة عن رأي شخص تم اختياره عشوائيًا. على سبيل المثال ، يمكن لنظام توصيات التصفية التعاونية لأذواق التلفزيون أن يقوم بتنبؤات حول البرنامج التلفزيوني الذي يجب على المستخدم أن يعطيه قائمة جزئية بأذواق ذلك المستخدم (الإعجابات أو الأشياء التي لا تعجبه). [3] لاحظ أن هذه التنبؤات خاصة بالمستخدم ، ولكن استخدم المعلومات المستقاة من العديد من المستخدمين. هذا يختلف عن النهج الأبسط المتمثل في إعطاء متوسط (غير محدد) لكل عنصر موضع اهتمام ، على سبيل المثال بناءً على عدد الأصوات.

بمعنى أعم ، التصفية التعاونية هي عملية التصفية للحصول على المعلومات أو الأنماط باستخدام التقنيات التي تنطوي على التعاون بين عدة وكلاء ، وجهات نظر ، مصادر البيانات ، إلخ. تتضمن تطبيقات التصفية التعاونية عادة مجموعات بيانات كبيرة جدًا. تم تطبيق أساليب التصفية التعاونية على العديد من أنواع البيانات المختلفة بما في ذلك: بيانات الاستشعار والمراقبة ، كما هو الحال في استكشاف المعادن ، والاستشعار البيئي في مناطق واسعة أو أجهزة استشعار متعددة ؛ البيانات المالية ، مثل مؤسسات الخدمات المالية التي تدمج العديد من المصادر المالية ؛ أو في التجارة الإلكترونية وتطبيقات الويب حيث ينصب التركيز على بيانات المستخدم ، إلخ. يركز الجزء المتبقي من هذه المناقشة على التصفية التعاونية لبيانات المستخدم ، على الرغم من أن بعض الأساليب والأساليب قد تنطبق على التطبيقات الرئيسية الأخرى أيضًا.

انظر أيضا 

 البداية الباردة
 ذكاء جمعي
 ديمقراطية سائلة, the same principle applied to voting rather than filtering
 فقاعة المرشح
 توجيه الاختيار
 نظام التوصية
 أنظمة السمعة

مراجع

روابط خارجية
Beyond Recommender Systems: Helping People Help Each Other, page 12, 2001
Recommender Systems. Prem Melville and Vikas Sindhwani. In Encyclopedia of Machine Learning, Claude Sammut and Geoffrey Webb (Eds), Springer, 2010.
Recommender Systems in industrial contexts - PHD thesis (2012) including a comprehensive overview of many collaborative recommender systems
 Toward the next generation of recommender systems: a survey of the state-of-the-art and possible extensions. Adomavicius, G. and Tuzhilin, A. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 06.2005
Evaluating collaborative filtering recommender systems (DOI: 10.1145/963770.963772)
GroupLens research papers.
Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations. Prem Melville, Raymond J. Mooney, and Ramadass Nagarajan. Proceedings of the Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2002), pp. 187–192, Edmonton, Canada, July 2002.
A collection of past and present "information filtering" projects (including collaborative filtering) at MIT Media Lab
Eigentaste: A Constant Time Collaborative Filtering Algorithm. Ken Goldberg, Theresa Roeder, Dhruv Gupta, and Chris Perkins. Information Retrieval, 4(2), 133-151. July 2001.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques Su, Xiaoyuan and Khoshgortaar, Taghi. M
Google News Personalization: Scalable Online Collaborative Filtering Abhinandan Das, Mayur Datar, Ashutosh Garg, and Shyam Rajaram. International World Wide Web Conference, Proceedings of the 16th international conference on World Wide Web
Factor in the Neighbors: Scalable and Accurate Collaborative Filtering Yehuda Koren, Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) (2009)
Rating Prediction Using Collaborative Filtering
Recommender Systems
Berkeley Collaborative Filtering

برمجيات تعاونية
تعاون
ذكاء جمعي
معالجة المعلومات الاجتماعية
ال تصفية التعاونية ( Collaborative filtering ) ( CF ) هي تقنية تستخدم ها أنظمة التوصية . ال تصفية التعاونية ل ها حواسان ، إحساس ضيق و واحد أكثر عمومية . ب المعنى ال أحدث والأضيق ، ف إن ال تصفية التعاونية هي طريقة ل عمل تنبؤات تلقائية ( تصفية ) حول اهتمامات المستخدم من خلال جمع التفضيلات أو تذوق المعلومات من العديد من المستخدمين ( التعاون ) . الافتراض الأساسي ل نهج ال تصفية التعاونية هو أن ه إذا كان لدى الشخص أ نفس رأي الشخص ب في قضية ما ، ف من المرجح أن يكون لدى أ رأي ب في مسألة مختلفة عن رأي شخص تم اختيار ه عشوائيًا . على سبيل المثال ، يمكن ل نظام توصيات ال تصفية التعاونية لأذواق التلفزيون أن يقوم بتنبؤات حول البرنامج التلفزيوني الذي يجب على المستخدم أن يعطيه قائمة جزئية بأذواق ذلك المستخدم ( الإعجابات أو الأشياء التي لا تعجبه ) . [ 3 ] لاحظ أن هذه التنبؤات خاصة بالمستخدم ، و لٰكن استخدم المعلومات المستقاة من العديد من المستخدمين . هذا يختلف عن ال نهج الأبسط المتمثل في إعطاء متوسط ( غير محدد ) ل كل عنصر موضع اهتمام ، على سبيل المثال بناءً على عدد الأصوات . ب معنى أعم ، ال تصفية التعاونية هي عملية ال تصفية ل الحصول على المعلومات أو الأنماط ب استخدام التقنيات التي تنطوي على التعاون بين عدة وكلاء ، وجهات نظر ، مصادر البيانات ، إلخ . تتضمن تطبيقات ال تصفية التعاونية عادة مجموعات بيانات كبيرة جدًا . تم تطبيق أساليب ال تصفية التعاونية على العديد من أنواع البيانات المختلفة ب ما في ذلك : بيانات الاستشعار و المراقبة ، كما هو الحال في استكشاف المعادن ، والاستشعار البيئي في مناطق واسعة أو أجهزة استشعار متعددة ؛ البيانات المالية ، مثل مؤسسات الخدمات المالية التي تدمج العديد من المصادر المالية ؛ أو في التجارة الإلكترونية وتطبيقات الويب حيث ينصب التركيز على بيانات المستخدم ، إلخ . يركز الجزء الم تبقي من هذه ا المناقشة على ال تصفية التعاونية لبيانات المستخدم ، على الرغم من أن بعض الأساليب والأساليب قد تنطبق على التطبيقات الرئيسية الأخرى أيضًا . انظر أيضا البداية الباردة ذكاء جمعي ديمقراطية سائلة , the same principle applied to voting rather than filtering فقاعة المرشح توجيه الاختيار نظام التوصية أنظمة ا السمعة مراجع روابط خارجية Beyond Recommender Systems : H elping People H elp Each Other , page Recommender Systems . Prem Melville and Vikas Sindh wani . In Encyclopedia of Machine Learning , Claude Sammut and Geoffrey Webb ( Eds ) , Springer , Recommender Systems in industr ial contexts - PHD th esisincluding a compreh ensive overview of many collaborative recommender systems Toward the next generation of recommender system s : a survey of the state - of - the - art and possible extensions . Adomavicius , G . and Tuzh ilin , A . IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineerin g 2005 Evaluating collaborative filtering recommender systems ( DOI : 1145 / 963770.963772 ) Group L ens research papers . Content - Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations . Prem Melville , Raymond J . Mooney , and Ramadass Nagarajan . Proceedings of the Eighteenth National Conference on A rtificial Intelligence ( AAAI - 2002 ) , pp . 187 – 192 , Edmonton , Canada , July A collection of past and present " information filtering " projects ( including collaborative filtering ) at MIT Media Lab Eigentaste : A Constant Time Collaborative Filtering Algorithm . Ken Goldberg , Theresa Roeder , Dhruv Gupta , and Chris Perkins . Information Retriev a l,2 ) , July A Survey of Collaborative Filtering Techniques Su , Xiaoyuan and Khoshgortaar , Taghi . M Google News Personalization : Scalable Online Collaborative Filtering A bhinandan Das , Mayur Datar , Ashutosh Garg , and Shyam Rajaram . Internatio nal World Wide Web Conference , Proceedings of theh international conference on World Wide Web Factor in the Neigh bors : Scalable and A ccurate Collaborative Filtering Yehuda Koren , Transactions on Knowledge Discovery from Data ( TKDD ) Rating Prediction Using Collaborative Filtering Recommender Systems Berkeley Collaborative Filtering برمجيات تعاونية تعاون ذكاء جمعي معالجة المعلومات الاجتماعية