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Técnicas de filtrado colaborativo

Última actualización el miércoles, 24 de abril de 2024.

 

Definición:

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Las técnicas de filtrado colaborativo son algoritmos utilizados en sistemas de recomendación que analizan las interacciones de múltiples usuarios con elementos (como productos o contenido) para predecir y sugerir preferencias personalizadas a cada usuario en función de la información recopilada de otros usuarios con gustos similares.

Las Técnicas de Filtrado Colaborativo en Informática e Inteligencia Artificial

El filtrado colaborativo es un método utilizado en sistemas de recomendación que consiste en predecir la preferencia de un usuario sobre un artículo o producto en base a las preferencias de usuarios similares. Es ampliamente utilizado en plataformas de streaming, comercio electrónico y redes sociales para personalizar la experiencia del usuario.

Tipos de técnicas de filtrado colaborativo:

Filtrado Colaborativo Basado en Usuarios: Este enfoque se basa en encontrar usuarios similares a través de la historia de calificaciones y preferencias de productos. Luego, se utilizan las preferencias de usuarios similares para hacer recomendaciones al usuario en cuestión.

Filtrado Colaborativo Basado en Ítems: En este caso, en lugar de comparar usuarios, se analizan similitudes entre los ítems o productos. Se recomiendan productos similares a aquellos que el usuario ha mostrado interés en el pasado.

Las técnicas de filtrado colaborativo son fundamentales para mejorar la usabilidad de plataformas digitales y aumentar la satisfacción de los usuarios al recibir recomendaciones personalizadas. A medida que avanza la tecnología, estas técnicas se vuelven más sofisticadas y precisas, beneficiando tanto a las empresas como a los consumidores.

 

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