Content-based filtering adalah pemfilteran berbasis konten di mana sistem ini memberikan rekomendasi untuk menebak apa yang disukai pengguna berdasarkan aktivitas pengguna tersebut.
Teknik ini sering digunakan dalam sistem pemberi rekomendasi, yaitu algoritma yang dirancang untuk mengiklankan atau merekomendasikan sesuatu kepada pengguna berdasarkan akumulasi pengetahuan tentang pengguna.
Pemfilteran berbasis konten menggunakan kesamaan dalam produk, layanan, atau fitur konten, serta akumulasi informasi tentang pengguna untuk membuat rekomendasi.
Baca Juga: Apa Itu Content Farm?
Content-based filtering membuat rekomendasi dengan menggunakan kata kunci dan atribut yang ditetapkan ke objek dalam database dan mencocokkannya dengan profil pengguna. Profil pengguna dibuat berdasarkan data yang diperoleh dari tindakan pengguna, seperti pembelian, penilaian (suka dan tidak suka), unduhan, item yang dicari di situs web dan/atau ditempatkan di keranjang, dan klik pada tautan produk.
Content-based filtering bergantung pada penetapan atribut ke objek database sehingga algoritma mengetahui sesuatu tentang setiap objek. Atribut ini terutama bergantung pada produk, layanan, atau konten yang Anda rekomendasikan.
Membangun mesin rekomendasi adalah latihan pembelajaran mesin yang klasik. Ilmuwan data tidak hanya harus memiliki pengalaman dengan alat analisis statistik, tetapi mereka juga harus terbiasa dengan alat dan kerangka kerja yang menyediakan infrastruktur untuk membangun mesin rekomendasi.
Adapun yang digunakan termasuk bahasa pemrograman seperti Python dan Scala, dan perpustakaan dan kerangka kerja seperti Hadoop/Spark MLlib, LensKit, dan Neo4.
Sistem pemberi rekomendasi seperti content-based filtering menguntungkan penjual dan pembeli. Pembeli dapat menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menelusuri halaman produk yang berbeda di pasar digital.
Penjual dapat lebih memahami preferensi pelanggan, memberikan pengalaman pembeli yang lebih personal, meningkatkan penjualan, dan membangun loyalitas merek dengan menggunakan content-based filtering.