Collaborative Filtering ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die dazu dient, Empfehlungen oder Vorhersagen auf der Grundlage des Verhaltens und der Vorlieben einer Gruppe von Nutzern zu generieren. Diese Methode wird häufig in Empfehlungssystemen eingesetzt, wie sie in Online-Shops, Streaming-Diensten oder bei personalisierten Dienstleistungen verwendet werden.
Das Konzept basiert auf der Idee, dass Nutzer mit ähnlichen Vorlieben oder Verhaltensweisen ähnliche Präferenzen teilen. Durch die Analyse der Interaktionen und Bewertungen einer großen Nutzergruppe kann das System Rückschlüsse auf die Vorlieben einzelner Nutzer ziehen. Collaborative Filtering ist besonders nützlich, wenn explizite Bewertungen (wie Sterne oder Likes) nicht immer verfügbar sind oder wenn die Daten über Produkte oder Inhalte nur unvollständig sind.
Die Technik umfasst im Wesentlichen zwei Ansätze: den benutzerbasierten und den inhaltsbasierten Ansatz. Beim benutzerbasierten Ansatz werden Nutzer mit ähnlichen Interessen identifiziert, und ihre Präferenzen werden zur Generierung von Empfehlungen herangezogen. Beim inhaltsbasierten Ansatz hingegen werden die Eigenschaften der Produkte oder Inhalte analysiert, um passende Empfehlungen abzuleiten.
Ein großer Vorteil von Collaborative Filtering ist seine Fähigkeit, komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen, ohne dass explizite Regeln oder Kategorisierungen erforderlich sind. Allerdings kann die Technik Schwierigkeiten haben, wenn es an Daten mangelt oder wenn neue Nutzer oder Produkte in das System eingeführt werden (sogenanntes Cold-Start-Problem). Zudem kann die Skalierbarkeit bei sehr großen Datensätzen eine Herausforderung darstellen.
Insgesamt ist Collaborative Filtering ein leistungsfähiges Werkzeug, um personalisierte Empfehlungen zu generieren und die Nutzererfahrung in vielfältigen Anwendungen zu verbessern.