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Kollaboratives Filtern ist eines der am weitesten verbreiteten und erfolgreichen Empfehlungsansätze. Im Gegensatz zu Ansätzen, die auf intrinsischen Verbraucher- und Produktmerkmalen basieren, charakterisiert CF Verbraucher und Produkte implizit durch ihre vorherigen Interaktionen. Das einfachste Beispiel besteht darin, allen Verbrauchern die beliebtesten Produkte zu empfehlen. Forscher entwickeln CF-Technologien in Bereichen wie Algorithmusdesign, Gestaltung der Mensch-Computer-Interaktion, Analyse der Verbraucheranreize und Datenschutz.
Huang et al. (Sat,) haben diese Frage untersucht.