Kollaborative Filterung ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz, die dazu dient, Empfehlungen oder Vorhersagen auf der Grundlage des Verhaltens oder der Vorlieben einer Gruppe von Nutzern zu generieren. Diese Methode wird häufig in Empfehlungssystemen eingesetzt, um Benutzern personalisierte Vorschläge für Produkte, Inhalte oder Dienstleistungen zu unterbreiten.
Die Grundidee der kollaborativen Filterung basiert auf der Annahme, dass Nutzer mit ähnlichen Vorlieben oder Verhaltensweisen ähnliche Präferenzen teilen. Durch die Analyse der Interaktionen und Bewertungen einer großen Nutzergemeinschaft kann das System Rückschlüsse auf die Vorlieben einzelner Benutzer ziehen. Zum Beispiel kann ein System, das die Kaufverhaltensdaten von Nutzern auswertet, Empfehlungen für Produkte generieren, die andere Nutzer mit einem ähnlichen Kaufverhalten bevorzugen.
Die kollaborative Filterung wird in der Regel in zwei Varianten eingesetzt: der benutzerbasierten und der inhaltsbasierten Filterung. Bei der benutzerbasierten Filterung werden die Ähnlichkeiten zwischen den Nutzern betrachtet, um Empfehlungen zu generieren. Bei der inhaltsbasierten Filterung hingegen werden die Eigenschaften der Inhalte oder Produkte analysiert, um passende Empfehlungen zu finden.
Ein großer Vorteil der kollaborativen Filterung ist ihre Fähigkeit, auch bei großen und komplexen Datensätzen sinnvolle Empfehlungen zu liefern. Allerdings gibt es auch Herausforderungen, wie z.B. das Problem der Datenknappheit (engl. „sparsity“), wenn nur wenige Nutzer Bewertungen abgegeben haben, oder das sogenannte „Cold-Start-Problem“, bei dem neue Nutzer oder Produkte noch keine Interaktionen aufweisen.
Die kollaborative Filterung findet in vielen Bereichen Anwendung, insbesondere im E-Commerce, in Streaming-Diensten und in der personalisierten Werbung. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung von Algorithmen und die zunehmende Verfügbarkeit von Nutzerdaten wird diese Technologie immer präziser und leistungsfähiger.