Système de recommendation

Système de recommendation

Système de recommandation

Les systèmes de recommandation sont une forme spécifique de filtrage de l'information (SI) visant à présenter les éléments d'information (films, musique, livres, news, images, pages Web, etc) qui sont susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Généralement, un système de recommandation permet de comparer le profil d'un utilisateur à certaines caractéristiques de référence, et cherche à prédire l'« avis » que donnerait un utilisateur. Ces caractéristiques peuvent provenir de :

  • l'objet lui même, on parle « d'approche basée sur le contenu » ou content-based approach,
  • l'utilisateur,
  • l'environnement social, on parle « d'approche de filtrage collaboratif ou collaborative filtering.

Sommaire

Résumé

Lors de la construction du profil de l'utilisateur, une distinction est faite entre les formes explicites et implicites de collecte de données :

Exemples de collecte explicite de données explicites :

  • Demander à l'utilisateur de classer une collection d'objets en fonction de sa préférences,
  • Présenter deux objets à un utilisateur et lui demander de choisir le meilleur,
  • Demander à un utilisateur de créer une liste d'articles qui l'intéresse.

Exemples de collecte implicite de données :

  • L'observation des objets que l'utilisateur à vue sur boutique en ligne,
  • Analyse de la fréquence de consultation d'un article par un utilisateur,
  • Garder une trace des éléments que l'utilisateur achète en ligne,
  • Obtenir une liste d'éléments que l'utilisateur a écouté ou regardé,
  • Analyse du réseau social de l'utilisateur et la découverte de ses goûts et aversions.

Le système compare ensuite les données recueillies sur l'utilisateur à celle déjà exitante (d'autres utilisateurs) et calcule une liste de questions pour l'utilisateur. Plusieurs commerciaux et non commerciaux, des exemples sont énumérés à l'article sur les systèmes de filtrage collaboratif. G. Adomavicius donne un aperçu des systèmes de recommandation[1], Herlocker donne un aperçu des techniques d'évaluation[2] pour les systèmes de recommandation. Les systèmes de recommandation sont une bonne alternative au système de recherche de recherche simple, car ils aident l'utilisateur à découvrir des articles auxquels il n'aurait pas songés par lui-même. Fait intéressant, les systèmes de recommandation sont souvent mis en œuvre en utilisant les moteurs de recherche d'indexation de données non traditionnelles.

Voici une liste non-exhaustive de système de recommandation : Amazon.com, Amie Street, Baynote, Collarity, Daily Me, Genius, inSuggest, iLike, Last.fm, Netflix, Pandora, Reddit, Slacker, Strands, StumbleUpon, StyleFeeder, ulike.net


Voir aussi

Notes et références

Liens externes

Groupes de recherche

Ateliers

ACM Recommender Systems Series

Journal special issues

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