Этот метод обработки интересов пользователей далеко не новый. Он широко применяется на таких крупных сервисах, как Amazon, Netflix, или в крупных социальных сетях. Благодаря умным алгоритмам компании и организации значительно лучше понимают потребности своих клиентов, а клиенты приобретают наиболее релевантные товары.
Принцип действия коллаборативной фильтрации довольно простой: если пользователь совершал покупки или же просто переходил на страницу товара, то система находит других пользователей с похожими запросами. После этого система рекомендует пользователю те продукты, которыми интересовались другие клиенты, а пользователь — еще нет. По-другому такой алгоритм называется User-Based (дословно переводится с английского как «на основе пользователя»).
Применение коллаборативной фильтрации условно можно разделить на два подхода:
- User-Based (дословно с английского «на основе пользователя») — применяется к пользователям со схожими интересами;
- Item-based («на основании товара») — применяется к похожим товарам.
Как правило, пользователи оставляют в системе оценки объектов которые могут быть как явные (например, оценка по 5-балльной шкале, «лайк» или повышение статуса), так и неявные (например, количество просмотров одной карточки). И в том и в другом случае алгоритм сравнивает действия конкретного пользователя с действиями аудитории сайта.