協同過濾

发展简史

以下就“协同过滤”发展历史上几个重要的里程碑做相关阐述：

电子商务的推荐系统

最著名的电子商务推荐系统应属亚马逊网络书店，顾客选择一本自己感兴趣的书籍，马上会在底下看到一行“Customer Who Bought This Item Also Bought”，亚马逊是在“对同样一本书有兴趣的读者们兴趣在某种程度上相近”的假设前提下提供这样的推荐，此举也成为亚马逊网络书店为人所津津乐道的一项服务，各网络书店也跟进做这样的推荐服务如台湾的博客来网络书店。
另外一个例子是Facebook的广告，系统根据个人数据、周遭朋友感兴趣的广告等等对个人提供广告推销，也是一项协同过滤重要的里程碑，和前二者Tapestry、GroupLens不同的是在这里虽然商业气息浓厚同时还是带给用户很大的方便。
以上为三项协同过滤发展上重要的里程碑，从早期单一系统内的邮件、文件过滤，到跨系统的新闻、电影、音乐过滤，乃至于今日横行互联网的电子商务，虽然目的不太相同，但带给用户的方便是大家都不能否定的。

以模型为基础（Model- based）的协同过滤

以用户为基础（User-based）的协同过滤和以项目为基础（Item-based）的协同过滤系统称为以记忆为基础（Memory based）的协同过滤技术，他们共有的缺点是数据稀疏，难以处理大数据量影响即时结果，因此发展出以模型为基础的协同过滤技术。
以模型为基础的协同过滤(Model-based Collaborative Filtering)是先用历史数据得到一个模型，再用此模型进行预测。以模型为基础的协同过滤广泛使用的技术包括Latent Semantic Indexing、Bayesian Networks…等，根据对一个样本的分析得到模型。

未来发展

Item-based的推荐算法能解决User-based协同过滤的一些问题，但其仍有许多问题需要解决，最典型的有稀疏问题(Sparsity)和冷引导问题(Cold-start)，冷引导时效果较差。此外还有新用户问题和算法健壮性等问题。协同过滤作为一种典型的推荐技术有相当的应用，当前很多技术都是围绕协同过滤而展开研究的。在信息种类、表达方式越来越多的时代，旧式的信息分类过滤系统无法满足的地方，期许未来能用协同过滤的方法来解决。