El filtrado colaborativo es una técnica potente que ayuda a que obtengamos mejores resultados de parte de los sistemas de recomendación. Poseen un funcionamiento regido por algoritmos matemáticos que clasifican la información, la estudia y genera sugerencias ajustadas a las necesidades del usuario.

A continuación conoceremos qué es el filtrado colaborativo y cómo funciona.

Filtrado colaborativo

La metodología de filtrado colaborativo se aplica a los sistemas de recomendación para optimizar su funcionamiento y mitigar los problemas de sobre información que pueden generarse en un entorno digital. Los usuarios de internet pueden conseguir millones de datos, pero solo algunos pocos son de su interés, pudiendo esto generar experiencias negativas y perdidas de tiempo significativas, gracias al filtrado colaborativo se selecciona la información valiosa, se procesa y se construye a partir de esta información, un conjunto de sugerencias y recomendaciones que estén en concordancia con las expectativas del usuario.

Recientemente gracias a la incorporación de los procesos de machine learning e inteligencia artificial, las empresas han podido mejorar los métodos de análisis de datos para optimizar la experiencia de usuario. En la actualidad es común que las empresas de productos o de contenidos incorporen estas herramientas en sus entornos digitales para que con la ayuda de los usuarios se construyan esquemas de inteligencia colectiva.

Tipos de filtrados colaborativos

Existen diversos tipos de filtrados que permiten optimizar a un nivel de detalle las recomendaciones para los usuarios. Estas pueden depender de una variable principal que es la que determinará o condicionará cómo se generará la recomendación. Existen los filtrados colaborativos de contenido que toman en cuenta el historial del contenido visto y valorado por el usuario y genera recomendaciones de similaridad. También podemos conseguir los filtrados colaborativos demográficos en los que el análisis toma como punto fundamental las características de los usuarios como la edad, sexo, ubicación entre otros.

Adicionalmente en estos sistemas se puede implementar un filtrado colaborativo de popularidad que toma en cuenta para generar las recomendaciones las votaciones y opiniones sobre los productos, servicios o contenidos y por último se tienen los filtrados colaborativos híbridos que combinan elementos de los filtrados anteriormente descritos para optimizar las sugerencias.

Algoritmos aplicables al sistema de filtrados colaborativos

Para su funcionamiento, los modelos de filtrados colaborativos implementan algoritmos matemáticos muy potentes. Uno de ellos es el algoritmo de vecinos cercanos, que utiliza los datos recolectados para estimar la similitud entre los usuarios o grupos de elemento para establecer los criterios de recomendación. Es un modelo práctico que puede implementarse con facilidad, pero requiere de un mínimo de usuarios para poder alimentar con suficientes datos el sistema de recomendaciones.

También pueden desarrollarse algoritmos basados en modelos. Utilizando algoritmos de aprendizaje automatizado podemos descubrir patrones de comportamiento de datos y aprender a generar mejores predicciones. La implementación de este tipo de algoritmos permite generar un funcionamiento intuitivo del sistema de recomendación y reporta un número amplio de ventajas, pero requiere de un gran número de búsquedas de parte los usuarios y debe ser considerado un proceso de consolidación a largo plazo.

Dificultades que se pueden presentar al utilizar el filtrado colaborativo

Aunque su utilidad no tiene discusión, la implementación de un filtrado colaborativo para un sistema de recomendación pasa por enfrentar algunas dificultades importantes. La escasez de datos puede ser una de las primeras complicaciones que pudiese presentarse. Si poseemos una base de datos insuficiente, el proceso de filtrado será ineficaz. Otra dificultad presente en la configuración de estos filtrados es en el etiquetado de datos. Puede ocurrir que el sistema no relacione términos similares, así que se deben introducir correctamente las etiquetas y establecer parametros de relación para que funcionen de forma adecuada.

Es importante considerar que en los filtrados colaborativos de popularidad puede existir una distorsión en los datos, ya que cualquier usuario que acceda a la plataforma, así que puede suceder que se produzca un sesgo a favor de un producto.

Esperamos que esta información sea de utilidad para comprender el funcionamiento de los filtros colaborativos dentro de los sistemas de recomendación.

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