İşbirlikçi Filtreleme
Collaborative Filtering
Tanım
Benzer tercihlere sahip bireylerin geçmiş davranış kalıplarını analiz ederek, mevcut kullanıcıya otomatik öneriler sunan kısmi otomatize karar verme prosedürü.
Örnek Vaka / Uygulama
Bir dijital yayın platformunda, benzer film izleme geçmişine sahip yüz binlerce kullanıcının puanlama örüntüleri analiz edilerek, yeni bir kullanıcının henüz izlemediği ancak beğenme olasılığı yüksek olan filmlerin ana sayfada otomatik olarak önerilmesi.
Derin Analiz
Bilişsel bilimler ve karar teorisi bağlamında işbirlikçi filtreleme, insan bilişinin 'sosyal kanıt' (social proof) ve 'heuristik' (sezgisel karar) mekanizmalarının dijital ortama uyarlanmış matematiksel modelidir. Bireylerin karmaşık bilgi evreninde kaybolmamak için benzer profildeki kişilerin tercihlerini referans alması eğilimini taklit eder. Algoritmik olarak hafıza tabanlı (memory-based) ve model tabanlı (model-based) yaklaşımlar olarak ikiye ayrılır. Hafıza tabanlı sistemler doğrudan kullanıcı-öğe matrisleri üzerinden benzerlikler kurarken, model tabanlı sistemler veri kümesinden örüntü çıkarmak için makine öğrenmesi algoritmaları (matris faktörizasyonu vb.) kullanır. Bilişsel yükü azaltmada ve karar verme süreçlerini hızlandırmada kritik rol oynamakla birlikte, filtre balonu (filter bubble) ve veri setlerindeki soğuk başlangıç (cold start) problemi gibi psikolojik ve teknik kısıtları barındırır.
Etimoloji
Karıştırmayın
İçerik tabanlı filtreleme (content-based filtering); burada öneriler diğer kullanıcıların davranışlarına göre değil, önerilen nesnenin kendi niteliklerine (türü, yönetmeni vb.) göre yapılır.
Keşfetmeye Devam Edin
Bilişsel Yük
Bilişsel Yük
Cognitive Load
Belirli bir görevin yerine getirilmesi sırasında çalışma belleğinin maruz kaldığı zihinsel kaynak talebinin göreceli miktarı.
İncele