Implementasi metode collaborative filtering tampak jelas di berbagai hal. Hal ini tidak terkecuali pada sistem rekomendasi. Maka dari itu, perlu mengenal metode tersebut secara lebih mendalam.
Pada dasarnya, algoritma ini berguna untuk memprediksi kegunaan item yang terlihat dari user sebelumnya. Banyak juga yang mengenalnya sebagai proses penilaian item menggunakan review dari orang lain. Karena hal itu, metode ini berkaitan erat dengan riwayat penilaian.
Mengenal Implementasi Metode Collaborative Filtering
Tak sedikit yang mengenal metode ini dengan istilah crowd-wisdom. Dalam implementasinya, metode ini melakukan proses filtering atau pengevaluasian item berdasarkan opini orang lain.
Proses tersebut berlangsung dengan memberikan informasi ke konsumen sesuai dengan kemiripan karakteristik. Hal inilah yang membuat banyak perusahaan menerapkan metode tersebut dalam manajemen.
Menariknya lagi, melalui metode ini, user juga bisa merasa lebih terbantu ketika ingin memilih item. User bisa mendapatkan item sesuai dengan rating dari user lainnya.
Kupas Tuntas Collaborative Filtering dalam Sistem Rekomendasi
Sistem rekomendasi sendiri menawarkan rekomendasi ke sistem tertentu untuk membantu penggunanya dalam mengambil keputusan. Pengambilan keputusan bisa terasa lebih mudah apabila melibatkan implementasi metode collaborative filtering.
Dengan mencermati implementasi metode collaborative filtering dalam sistem rekomendasi, maka bisa lebih mudah mendapatkan hasil memuaskan. Banyak pihak yang merasa terbantu jika memanfaatkan metode ini.
Secara garis besar, metode ini memberikan rekomendasi yang sumbernya dari kemiripan pemberi rating terhadap sesuatu. Maka dari itu, jangan heran jika mudah mendapatkan suatu hal saat mencermati rekomendasinya.
Kelebihan dan Kekurangan Implementasi Collaborative Filtering
Jangan ragu mengimplementasikan metode ini. Hal ini karena implementasi metode collaborative filtering tersebut memiliki banyak keunggulan.
Adapun kelebihan utamanya yaitu bisa bekerja walau konten yang berkaitan dengan item maupun user sangatlah sedikit. Bahkan metode ini tetap bisa berjalan sebagaimana mestinya meski tidak ada item atau user sama sekali.
Kendati demikian, implementasi metode tersebut juga memiliki kelemahan. Kelemahannya tidak lain ialah cold start problem.
Kekurangan tersebut mencangkup cold start items dan cold start users. Biasanya hal ini terjadi saat ada item atau user baru.
Program ini butuh penyesuaian terhadap item atau user baru tersebut. Baru setelah itu, metode ini bisa kembali berfungsi lagi sebagaimana mestinya.
Contoh Collaborative Filtering pada Sistem Rekomendasi
Agar lebih mengenal implementasi metode collaborative filtering, pastikan memahami contohnya. Contohnya sendiri bisa dengan mengimplementasikan pada toko online.
Seiring berjalannya waktu, kegiatan belanja tidak hanya bisa berlangsung secara offline saja, melainkan juga online. Belanja online ini seringkali memanfaatkan e-commerce.
Dengan implementasi metode tersebut, maka bisa meningkatkan sistem penjualan yang ada di toko online. Contohnya seperti halnya butik wanita modern.
Melalui butik wanita modern yang berbasis online tersebut, pelanggan bisa bertransaksi tanpa datang langsung ke tokonya. Hal ini memungkinkan pelanggan bisa lebih hemat waktu dan tenaga.
Segi biaya juga bisa diminimalisir. Hal ini karena pelanggan tidak perlu mengeluarkan biaya untuk ongkos BBM maupun tarif transportasi umum.
Saat melibatkan sistem rekomendasi dalam metode ini, pelanggan juga bisa mendapatkan keuntungan lainnya. Keuntungan tersebut tidak lain ialah bisa lebih mudah untuk mendapatkan produk fashion sesuai keinginan maupun kebutuhannya.
Tak bisa kita pungkiri bahwa butik wanita modern pastinya memiliki banyak produk di dalamnya. Butuh waktu lebih lama untuk bisa menemukan produk yang sesuai.
Berbeda jika memanfaatkan metode ini karena pemilihan produk jadi terasa lebih efektif. Tak mengherankan karena penggunaan metode ini bisa langsung memfilter pilihan produk dengan melihat pertimbangan dari testimoni orang lain.
Sistem ini pun secara otomatis menunjukkan sejumlah rekomendasi sesuai permintaan user. Misalnya saja dengan merekomendasikan baju atasan best seller karena memiliki angka penjualan tinggi per bulannya.
Bisa juga merekomendasikan setelan baju wanita dengan ukuran, warna, ataupun motif sesuai keinginan pelanggan. Jelas hal tersebut membuat pelanggan lebih mudah belanja.
Implementasi metode collaborative filtering pada sistem rekomendasi memang penting. Dengan memahami metode tersebut, maka lebih mudah untuk mendapatkan rekomendasi tertentu. Hal ini tidak hanya bisa lebih hemat waktu, tenaga dan biaya saja, melainkan juga merasa praktis.
