高新技术企业项目可行性分析报告,标签：先进集体申报材料,文明单位申报材料,http://www.dxs56.com
和情报检索方法类似，使用情报过滤系统的用户，相互之间是独立的，无法实行有效地情报共享，也做不到高效率的情报收集。用户根据自己的水平决定关键字，稍有不慎会导致将实际上所需要的情报拒之门外。综上所述，情报过滤与情报检索相同，欲实现高效的检索必须具有相当的熟练经验。
③ 浏览
浏览是指相关于Hypertext（即互联网的网页）的情报收集方法。一个具体的例子就是大家所熟悉的对各种WWW主页的检索。浏览的一个特点是某些场合下用户并没有明确的目的，在对各种主页进行浏览的过程中逐步获得明确目的的情报。
浏览属于最困难的情报收集方法的一种。首先，用户并不知道他所需的情报是否存在。其次，用户很可能找不到他所需的情报。用户通过各种连接方式（Link）去寻找情报，但对Link的选择可能导致他离所需情报愈来愈远。这个问题的发生，同样是因为浏览亦是相互之间独立进行的缘故。
    因此，从上述网上获取情报的3种方法的说明上可以得出结论，独立进行情报收集的做法，造成了即使是关心同样内容的用户也无法实现情报共有/共享。而在现实世界里，对于关心共同话题，共同内容的用户来说，一个最重要的问题就是进行高效的情报交流和共享。但是十分遗憾的是传统的手法实现这种共有/共享是不可能的。相互间独立的情报收集是现有各种主要检索软件的致命伤，是一种不可取的方式。互联网的发展,迫切需要一个用于信息收集、具有智能的检索支援系统。
为解决上述的问题，出现了协调过滤这样一种崭新的方法。协调过滤法充分利用了他人的知识进行情报收集。而这些知识常常包含了间接、甚至直接解决问题的重要信息。这种做法大大减少了收集情报所需的时间和工作量。更具体地说，根据用户的爱好和要求，系统自动提供/推荐各类信息，也即推荐服务（Recommence Service）的方法。
以下是日本的「日经网络商务」（Nikkei Net Business）举办的第9回互联网用户调查的结果（调查期间1999年11月18日—12月2日）。
调查提问.作为检索服务的一种，以用户输入的检索关键字为基准，向用户介绍有关网上商品销售网站（Web Site）的推荐（Recommence）型服务已经开始了。你想使用这类服务吗？
请选择下列合适的答案。
回答 年月 1999年12月 1999年6月 1998年12月
还从未使用过，看起来很方便，今后想利用。 38.9% 39.5% 37.9%
不知道是什么样的服务，无法表态。 26.7% 25.4% 22.9%
还从未使用过，因感到不必要，今后也不打算利用。 18.8% 20.2% 24.0%
已经使用过了，感到很方便，今后也准备继续利用。 11.2% 10.4% 9.8%
已经使用过了，感到没必要。今后不再利用了。 3.7% 3.9% 4.6%
其他 0.8% 0.6% 0.8%
      互联网活跃用户调查(日经BP出版社)
据以上的调查结果，实际上用过情报推荐服务的用户占全体的14.9%，作为刚开始不久的服务来说这个数字不算什么，但想利用的用户占50.1%，将全体的一半。从这个调查结果来看，推荐服务将在互联网今后的发展中起到举足轻重的作用。
综上所述,在各种情报的收集活动中,通过使用协调技术，可以提高收集活动的效率。体现协调特点的情报收集的一个例子是mailing list。关心相同内容的用户参加mailing list，相互之间交换情报。请想象某用户就某个问题向mailing list的参加者进行询问，而参加者们或直接回答问题，或提供能对解决问题有帮助的情报及提示。这个过程即是一个相互协调的过程。与单独的情报收集相比，相互协调的方法能更有效地提高检索效率。 www.dxs56.com
技术构成要素
协调过滤方法是基于情报流通传播，以提高收集效率为目标的情报收集的方法。情报流通是指
①为持不同问题的用户自动寻找解决问题的情报；
②向持相同问题的用户提供推荐服务；
①需要寻找关注某特定问题的用户群，进而得到为解决问题所必需的信息。②则是将这些用户的特征归纳起来，做到情报的交换。协调过滤方法则将上述的过程自然地融为一体。所以,我们可以为协调过滤做以下的定义。
协调过滤（Collaborative Filtering）：
从人类的情报收集活动中,归纳抽象出其所对应的爱好,关心,意图等形态意识,并通过获取的收集情报及归纳抽象出的形态意识,对人类进行分类,实现类似人类间的情报交换的手段。
另外，还有各种各样不同的定义方法。比如，1996年出现的协调过滤法研究系统Group lens（协调过滤法最有名的研究系统之一），其开发者之一Paul Resnick有过如下的说明。
“Guiding people’s choices of what to read，what to look at，what to watch，what to listen to （the filtering part），and doing that guidance base on information gathered from some other people（the collaborative）。”
可翻译成下文：「以从其他用户收集到的情报（协调部）为基础，向每个利用者提供“应该读什么”，“应该关注什么”，“应该看些什么”，“应该听些什么”等建议（过滤部）」
    从上述的表述中可以看出，对各种各样的情报来说，人们的评价及这些情报在社会中的影响可以被用来判断情报本身的价值，以及决定是否值得被推荐，这也就是协调过滤法的一个最大的特征。正是基于这点，有时也称其为社会过滤法（Social Filtering）。
 作为协调过滤方法的一种，为实现能从洪水般的情报中抽取用户必要的信息,推荐系统（Recommence System）常备使用。另外，为能实现利用者爱好的自动追踪及判断，Agent系统（Agent system）技术及人工智能技术的研究利用,也有很大的潜力。
 协调过滤法用到的算法有以下几种：
I． Active Collaborative Filtering(ACF)
最初的协调过滤系统是Xerox公司的PARC研究所的电子邮件系统，由David Malts等人开发研究的Information Tapestry电子邮件系统，该系统被Lotus Notes 中的Printer部分所采用。
该系统的特点是:彼此相识、指定范围内的用户通过相互指定，可以做到指定人与其认可的某一领域专家(被指定人)间的情报同步。

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