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.

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

• Filtrage collaboratif,
• Intelligence collective,
• Longue traîne,

Notes et références

1. ↑ http://ids.csom.umn.edu/faculty/gedas/
2. ↑ http://web.engr.oregonstate.edu/~herlock/

Liens externes

• Collection of research papers
• Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations. Prem Melville, Raymond J. Mooney, and Ramadass Nagarajan
• [pdf]

Groupes de recherche

• GroupLens
• IFI DBIS Next Generation Recommender Systems
• IISM
• Univ. of Southampton IAM Group
• CoFE
• Duine
• LIBRA
• Intelligent Systems and Business Informatics research group at University Klagenfurt, Austria
• Univ. of Fribourg Statistical Physics Group

Ateliers

• WI'08 Workshop on Web Personalization, Reputation and Recommender Systems
• WI'07 Workshop on Web Personalization and Recommender Systems
• ACM SIGIR 2001 Workshop on Recommender Systems
• ACM SIGIR '99 Workshop on Recommender Systems
• CHI' 99 Workshop Interacting with Recommender Systems

ACM Recommender Systems Series

• RecSys 2009, October 22-25, New York City
• RecSys 2008
• RecSys 2007: home page, proceedings

Journal special issues

• ACM Transactions on the Web Special issue on Recommenders on the Web
• AI Communications Special issue on Recommender Systems: call for papers
• IEEE Intelligent Systems Special Issue on Recommender Systems, Vol. 22(3), 2007
• International Journal of Electronic Commerce Special Issue on Recommender Systems, Volume 11, Number 2 (Winter 2006-07)
• ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI) Special Section on Recommender Systems Volume 12, Issue 3 (September 2005)
• ACM Transactions on Information Systems (TOIS) Special Issue on Recommender Systems, Volume 22, Issue 1 (January 2004)
• Journal of Information Technology and Tourism Special issue on Recommender Systems, Volume 6, Number 3 (2003)
• Communications of the ACM Special issue on Recommender Systems, Volume 40, Issue 3 (March 1997)

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