El filtro colaborador es un método para calcular las similitudes entre un grupo de clientes. La aplicación de filtro colaborador considera los comportamientos de utilización del sitio del grupo de compradores que tienen el máximo en común con el usuario actual como una base para generar predicciones y recomendaciones para dicho usuario. Veamos un ejemplo simple, si un cliente determinado está examinando un libro, la aplicación de filtro colaborador determina el grupo de clientes que han examinado o comprado el mismo libro. La aplicación genera entonces una lista de posibles recomendaciones de los otros artículos que los miembros del grupo establecido también han examinado o comprado. La pertinencia de cualquier recomendación en particular la determina el número de miembros del grupo que ha examinado el artículo que se está recomendando. Es decir, si el 75% del grupo ha comprado el artículo que se está considerando para la recomendación, sería altamente pertinente, comparado con un artículo que sólo haya examinado un miembro del grupo. Finalmente, se muestran las recomendaciones más pertinentes al cliente actual.
Las implementaciones prácticas del filtro colaborador son más complejas que la ilustración anterior. Muchas utilizan múltiples fuentes de datos que pueden incluir lo siguiente:
El filtro colaborador se implementa en WebSphere Commerce mediante la integración del software LikeMinds de Macromedia.
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