協同過濾

協同過濾（英文：collaborative filtering）係推薦系統嘅一種做法。

狹義上，協同過濾係指靠住搜集有關大量用家嘅數據（協同），嚟估計某一位用家嘅興趣係乜：想像而家 YouTube 嘅演算法想搵啲影片推薦畀阿明睇；段演算法可以睇勻一大拃有關用家嘅數據，知每位用家睇過邊啲片同埋對每段片有乜反應（反應可以係例如有冇 like 段片），跟住演算法就可以考慮吓阿明同邊啲已知用家「相似」^{[註 1]}，然後睇吓有邊一啲片係呢啲「相似用家」睇過而且又鍾意嘅，再將呢啲噉嘅影片推薦畀阿明睇—達致令到啲用家更加大機會睇到佢哋會鍾意嘅片。

影像化啲噉諗，可以睇吓下圖：幅圖係想像中有 5 位用家嘅情況，每位用家都睇咗某啲影片，對每段片都畀咗反應，而家演算法想預測個 ?（用家 5 對一片佢未睇過嘅片嘅反應）會係乜；演算法可以留意吓啲「口味相似嘅用家」對段片有乜反應，從而估計 ? 係乜。