Filtrado colaborativo

Una técnica de recomendación que genera sugerencias analizando los patrones de comportamiento de muchos usuarios. "Los clientes que compraron esto también compraron aquello" es la formulación clásica. El filtrado colaborativo requiere un volumen sustancial de datos de interacción para funcionar bien, lo que lo hace vulnerable al problema del arranque en frío. También tiende a favorecer los artículos populares y de amplio atractivo en detrimento de los productos de nicho o nuevos. Por estas razones, las arquitecturas de recomendación más efectivas combinan el filtrado colaborativo con el filtrado basado en atributos, utilizando el primero para el descubrimiento cuando hay abundantes datos de comportamiento y el segundo para la relevancia cuando son escasos.

Ejemplo: Un sitio de comercio electrónico que solo usa filtrado colaborativo recomendará una botella de agua a todo corredor; un sistema híbrido que también lee los atributos de la zapatilla recomendará una plantilla de estabilidad a un corredor que compró una zapatilla de control de movimiento.