Memahami Collaborative Filtering pada Machine Learning

Pendekatan Machine  learning yang dilakukan oleh perusahaan media memiliki beragam jenis. Salah satunya adalah collaborative filtering. Teknik ini  paling umum digunakan untuk membangun sistem pemberi rekomendasi yang dapat belajar untuk memberikan rekomendasi secara lebih baik karena lebih banyak informasi tentang pengguna dikumpulkan.

Sebagian besar situs web seperti Amazon, YouTube, dan Netflix menggunakan proses filter secara kolaboratif sebagai bagian dari sistem rekomendasi canggih mereka. Sahabat data dapat menggunakan teknik ini untuk membuat pemberi rekomendasi yang memberikan saran kepada pengguna berdasarkan suka dan tidak suka dari pengguna serupa.

sumber: ResearchGate

Proses filter secara kolaboratif adalah teknik yang dapat memfilter item yang mungkin disukai pengguna berdasarkan reaksi dari pengguna serupa. Hal ini dilakukan melalui proses pencarian sekelompok besar orang dan menemukan sekumpulan pengguna yang lebih kecil dengan selera yang mirip dengan pengguna tertentu. Hal itu dilakukan dengan cara melihat item yang mereka sukai dan menggabungkannya untuk membuat daftar peringkat saran. Ada banyak cara untuk menentukan pengguna mana yang serupa dan menggabungkan pilihan mereka untuk membuat daftar rekomendasi. 

1. Filtering Berbasis Konten

Banyak fitur produk yang diperlukan untuk mengimplementasikan pemfilteran berbasis konten hal ini dilakukan untuk mendapatkan umpan balik atau interaksi pengguna. Proses ini adalah teknik machine learning yang digunakan untuk menentukan hasil berdasarkan kesamaan produk. Algoritma content based filtering dirancang untuk merekomendasikan produk berdasarkan akumulasi pengetahuan pengguna. Pada penerapannya, proses ini akan membandingkan minat pengguna dengan fitur produk, sehingga penting untuk menyediakan fitur produk yang signifikan dalam sistem. Selain itu, hal Ini harus menjadi prioritas pertama sebelum merancang sistem untuk memilih fitur favorit setiap pembeli.

Sumber: Mlearning.ai

Kedua strategi ini dapat diterapkan dalam kombinasi yang memungkinkan. Pertama, daftar fitur diberikan kepada pengguna untuk memilih fitur yang paling menarik.

Kedua, algoritma dengan content based mencatat semua produk yang dipilih oleh pengguna di masa lalu dan menyusun data perilaku pelanggan. Profil pembeli berputar di sekitar pilihan, selera, dan preferensi pembeli dan membentuk peringkat pembeli. Ini mencakup berapa kali satu pembeli mengklik produk yang diminati atau berapa kali menyukai produk tersebut di daftar keinginan. content based filtering terdiri dari kemiripan antara item. Kedekatan dan kesamaan produk diukur berdasarkan kesamaan isi dari barang tersebut. Ketika kita berbicara tentang konten, itu termasuk genre, kategori item, dan sebagainya.

Nah, kali ini kita ambil contoh sistem rekomendasi dalam film. Misalnya sahabat data memiliki empat film, di mana pengguna mulai menyukai hanya dua film pada awalnya. Meski begitu, film ke-3 mirip dengan film ke-1 dalam hal genre, sehingga sistem akan secara otomatis menyarankan film ke-3. Itu adalah sesuatu yang dihasilkan secara otomatis oleh sistem rekomendasi berbasis konten berdasarkan kesamaan konten.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Collaborative Filtering

Pada teknik collaborative filtering memerlukan sekumpulan item yang didasarkan pada pilihan historis pengguna. Sistem ini tidak memerlukan banyak fitur produk untuk bekerja. Penyematan atau vektor fitur mendeskripsikan setiap item dan Pengguna, dan menenggelamkan item dan pengguna di lokasi penyematan serupa. Itu membuat lampiran untuk item dan pengguna sendiri.

Sumber: Analytics Vidhya

Reaksi pembeli lain dipertimbangkan saat menyarankan produk tertentu kepada pengguna utama. Itu melacak perilaku semua pengguna sebelum merekomendasikan item mana yang paling disukai oleh pengguna. Ini juga menghubungkan pengguna serupa dengan kesamaan dalam preferensi dan perilaku terhadap produk serupa saat mengusulkan produk ke pelanggan utama.

Dua sumber digunakan untuk merekam interaksi pengguna produk. Pertama, melalui umpan balik implisit, suka dan tidak suka Pengguna dicatat dan diperhatikan oleh tindakan mereka seperti klik, mendengarkan trek musik, pencarian, catatan pembelian, tampilan halaman. Di sisi lain, umpan balik eksplisit adalah saat pelanggan menentukan ketidaksukaan atau suka berdasarkan peringkat atau reaksi terhadap produk tertentu pada skala 1 hingga 5 bintang. Hal ini merupakan umpan balik langsung dari pengguna untuk menunjukkan suka dan tidak suka tentang suatu  produk. 

3. Hybrid Filtering

Hybrid filtering adalah campuran metode penyaringan secara kolaboratif atau collaborative filtering dan berbasis konten atau content based filtering. Hubungan pengguna ke item dan hubungan pengguna ke pengguna juga memainkan peran penting pada saat rekomendasi. Kerangka kerja seperti ini memberikan rekomendasi film sesuai pengetahuan pengguna, memberikan rekomendasi unik, dan memecahkan masalah jika pembeli tertentu mengabaikan data yang relevan. Data profil pengguna dikumpulkan dari situs web, konteks film juga mempertimbangkan film yang ditonton pengguna dan data skor film.

Data terdiri dari menggabungkan perhitungan serupa. Metode ini disebut pendekatan hybrid, di mana kedua metode digunakan untuk menghasilkan hasil. Ketika sistem ini dibandingkan dengan pendekatan lain, sistem ini memiliki akurasi saran yang lebih tinggi. Alasan utamanya adalah tidak adanya informasi tentang dependensi domain pemfilteran dan minat masyarakat terhadap sistem berbasis konten.

Sumber: Analytics India Magazine

Ketika kedua pendekatan ini bekerja bersama, Sahabat DQ akan mendapatkan lebih banyak pengetahuan, yang mengarah pada hasil yang lebih baik; itu mengeksplorasi jalur baru ke konten mendasar yang signifikan dan metode pemfilteran kolaboratif dengan data perilaku pembeli.

Sistem ini telah diambil untuk mengimplementasikan kedua sistem dan mengatasi sebagian besar kelemahan algoritma masing-masing sistem dan meningkatkan kinerja sistem. Teknik klasifikasi dan cluster digunakan untuk mendapatkan rekomendasi yang lebih baik, sehingga meningkatkan akurasi dan presisi. Metode kami bisa lebih panjang daripada aturan lain untuk merekomendasikan video, lagu, buku berita, tempat, situs e-commerce, pariwisata.

4. Mengapa Rekomendasi Sistem dibutuhkan?

Tujuan utama dari sistem ini adalah untuk memberikan pengalaman pengguna terbaik. Oleh karena itu, perusahaan berusaha untuk menghubungkan pengguna dengan hal-hal yang paling relevan sesuai dengan perilaku masa lalu mereka dan membuat mereka ketagihan dengan konten mereka.

Sistem pemberi rekomendasi menyarankan teks mana yang harus dibaca selanjutnya, film mana yang harus ditonton, dan produk mana yang harus dibeli, menciptakan faktor lengket pada produk atau layanan apa pun. Algoritma uniknya dirancang untuk memprediksi minat pengguna dan menyarankan produk yang berbeda kepada pengguna dengan berbagai cara dan mempertahankan minat itu hingga akhir.

Sumber: Pinterest

Tak perlu dikatakan bahwa kita melihat penerapan sistem ini dalam kehidupan kita sehari-hari. Banyak penjual online menerapkan sistem rekomendasi untuk menghasilkan penjualan melalui pembelajaran mesin (ML). Banyak perusahaan ritel menghasilkan volume penjualan yang tinggi dengan mengadopsi dan menerapkan sistem ini di situs web mereka. Organisasi perintis yang menggunakan pemberi rekomendasi seperti Netflix dan Amazon telah memperkenalkan algoritma sistem rekomendasi mereka untuk menarik pelanggan mereka.

Sebelum menyelami mekanika yang mendalam, perlu diketahui bahwa sistem ini menghilangkan informasi yang tidak berguna dan berlebihan. Ini dengan cerdas menyaring semua informasi sebelum menunjukkannya kepada pengguna depan.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Belajar memulai karir sebagai praktisi data science dengan menggunakan Python, R dan SQL sederhana dengan sign up dan login melalui DQLab! 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi praktisi data!