Auf Photoree.com findet sich ein schönes Beispiel für ein auf Colloborative Filtering aufsetzendes Empfehlungssystem für Bilder.
Nachdem man dort 100 Bilder bewertet hat werden "ähnliche" Bilder auf Basis der Bewertung anderer Benutzer ausgegeben.
Photoree basiert auf Collaborative Filtering. Es macht sich neben den Bewertungen der Benutzer zusätzlich als Feature der Empfehlungselemente (Bilder) noch manuell gesetzte Tags (Keywords) zunutze. Da der Benutzer mindestens 100 Bilder bewerten muss, bevor er das System verwenden kann, werden die Probleme der Spärlichkeit (zuwenig Bewertungen für Empfehlungselemente) und des Kaltstarts (zu wenig Empfehlungen für neue Benutzer und/oder Empfehlungselemente) vermieden. Zum einen haben auch neue Benutzer ausreichend viele Empfehlungen, zum anderen werden Empfehlungselemente auf diese Weise mit zahlreichen qualifizierten Bewertungen versehen. Da die zu bewertenden Bilder wahlfrei gestellt werden, kann auf diese Weise eine möglichst ausgeglichen gefüllte Benutzer-Element-Matrix erzeugt werden.
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