Systèmes de Recommandation - IA Module 354

Les systèmes de recommandation (SR) sont des outils d'intelligence artificielle (IA) qui suggèrent des produits, des services ou du contenu aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et comportements.

Les SR jouent un rôle crucial en IA en améliorant l'expérience utilisateur, en facilitant la prise de décision et en boostant l'engagement.

Les SR collectent des données sur les utilisateurs, telles que leurs actions (clics, achats), leurs préférences déclarées (notes, commentaires) et leur environnement (localisation, temps passé sur le site).

Les SR exploitent les données collectées pour créer des recommandations. Ils utilisent des algorithmes pour analyser et prédire les préférences des utilisateurs, en proposant des suggestions personnalisées.

Le comportement utilisateur est un type de donnée utilisé par les SR, qui analyse les actions des utilisateurs, comme leurs clics, leurs achats, leur historique de navigation, etc.

Les préférences déclaratives sont des données fournies explicitement par les utilisateurs, comme les notes, les commentaires ou les choix explicites.

Les systèmes de recommandation peuvent être basés sur le contenu, collaboratifs, hybrides ou basés sur la connaissance. Chaque type utilise différentes stratégies pour générer des recommandations.

Les techniques utilisées dans les SR comprennent la filtrage collaboratif, le filtrage basé sur le contenu, les algorithmes de classification, etc.

Informations collectées sur les utilisateurs et leur environnement pour personnaliser l'expérience.

Données relatives à l'environnement de l'utilisateur, comme sa localisation, son appareil ou l'heure d'utilisation.

Identifier des tendances et des comportements répétitifs dans les données utilisateurs pour créer des recommandations personnalisées.

Prédire les préférences des utilisateurs en utilisant les données collectées pour leur proposer des contenus, produits ou services pertinents.

Informations collectées sans interaction directe de l'utilisateur, comme les clics, l'historique d'achats et le temps passé sur une page.

Informations fournies directement par l'utilisateur, comme les notes, les commentaires, les avis écrits et les préférences déclarées.

Un outil permettant de mesurer le degré de similarité entre deux ensembles de données.

Analyser les données collectées pour créer des recommandations personnalisées, prédire les préférences et améliorer l'expérience utilisateur.

Les systèmes de recommandation basés sur le contenu suggèrent des articles similaires à ceux que l'utilisateur a déjà appréciés.

Les systèmes de recommandation collaboratifs s'appuient sur les goûts des autres utilisateurs pour proposer des suggestions.

Les systèmes de recommandation hybrides combinent les approches basées sur le contenu et collaboratives.

Les systèmes de recommandation basés sur la connaissance utilisent des règles et des connaissances spécifiques à un domaine pour faire des suggestions.

Les matrices de cohérence sont utilisées pour mesurer la similarité entre les items.

Les algorithmes de voisinage trouvent des items similaires en fonction de leurs caractéristiques.

Le deep learning est une technique d'apprentissage automatique avancée qui utilise des réseaux neuronaux profonds.

Les systèmes basés sur les graphes exploitent les relations entre les items pour faire des recommandations.

L'apprentissage par renforcement permet aux systèmes de recommandation d'apprendre de leurs interactions avec les utilisateurs et de s'améliorer au fil du temps.

SVD (Singular Value Decomposition) est une technique de décomposition matricielle utilisée pour la recommandation.