Filtrado colaborativo

Es un enfoque dentro del ámbito de machine learning utilizado para predecir las preferencias o intereses de los usuarios en función de datos históricos compartidos.

Se basa en la colaboración entre varios usuarios, analizando sus comportamientos o decisiones para identificar patrones comunes.

Existen dos métodos principales de implementación: el filtrado colaborativo basado en usuarios y el filtrado colaborativo basado en ítems.

El método basado en usuarios consiste en encontrar usuarios con gustos similares y recomendar contenido preferido por ellos.

El método basado en ítems, en cambio, compara las características y patrones de interacción entre los productos o servicios para sugerir opciones similares a las ya consumidas por un usuario.

Este mecanismo es ampliamente utilizado en plataformas de streaming, comercio electrónico y redes sociales para personalizar la experiencia del usuario.

A menudo requiere trabajar con grandes volúmenes de datos, siendo especialmente efectivo en sistemas con una comunidad activa y diversa.