レコメンダシステム
ユーザーのプロファイルを構築するとき、データ収集の明示的部分と暗黙的部分を区別する。
明示的データ収集には次のようなものがある。
ユーザーにあるアイテムの評価を付けてもらう(例えば5段階評価)。
ユーザーに一群のアイテムを好きか嫌いかランク付けしてもらう。
ユーザーに2つのアイテムを提示し、好きなほうを選んでもらう。
ユーザーに好きなアイテムの一覧を作ってもらう。
暗黙的データ収集には次のようなものがある。
オンラインストアでユーザーがアイテムを参照する様子を観察する。
各アイテムを見ていた時間を分析する。
ユーザーがオンラインで購入したアイテムの記録を保持しておく。
ユーザーがオンラインで視聴したアイテムの一覧を入手する。
ユーザーの社会的ネットワークを分析し、好みを発見する。
レコメンダシステムはこのようにして集めたデータを他のデータと比較し、そのユーザーへのお勧めアイテムの一覧を計算する。商用または非商用のいくつかの例が協調フィルタリングの項目にある。Adomavicius はレコメンダシステムの概要を論じている。Herlocker はレコメンダシステムの評価技法の概要を論じている。
レコメンダシステムは、ユーザーが自力では見つけられないアイテムを提示できる可能性があり、情報検索の有益な代案となっている。レコメンダシステムは標準的でないデータに索引をつけた検索エンジンを使って実装されているものが多い。