Systèmes de Recommandation - Module 354

Un système qui utilise des algorithmes intelligents pour suggérer des produits, des contenus, des services ou des informations pertinents à un utilisateur.

Les SR utilisent des algorithmes pour analyser les données utilisateur afin de déterminer ce qui est le plus pertinent pour chaque utilisateur.

Comprend les actions et les interactions d'un utilisateur avec un système.

Ce sont des informations que les utilisateurs fournissent explicitement, comme des notes, des commentaires ou des choix.

Expérience utilisateur personnalisée, qui s'adapte aux préférences de chaque utilisateur.

Aide à prendre des décisions plus éclairées en proposant des options pertinentes.

Améliore l'engagement des utilisateurs en leur proposant des contenus et des services intéressants.

Augmenter les ventes en recommandant des produits ou services que les utilisateurs sont plus susceptibles d'acheter.

Informations sur l'environnement de l'utilisateur, comme la localisation, l'appareil ou l'heure d'utilisation.

Identifier des similitudes et des tendances dans les données utilisateur, comme les comportements répétitifs.

Utiliser les données pour prédire les préférences de l'utilisateur, comme les contenus, produits ou services qui pourraient lui plaire.

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

Informations fournies directement par l'utilisateur, comme les notes, les évaluations, les commentaires ou les préférences déclarées.

Les systèmes de recommandation basés sur le contenu suggèrent des produits ou des contenus similaires à ceux que l'utilisateur a déjà consultés.

Par exemple, si un utilisateur achète un livre de cuisine italienne, le système lui recommandera d'autres livres de cuisine italienne, des recettes italiennes ou des ustensiles de cuisine italienne.

Les systèmes de recommandation collaboratifs se basent sur les goûts et les évaluations d'autres utilisateurs.

Par exemple, si deux utilisateurs ont aimé le même film, le système peut recommander à l'un des deux utilisateurs un film qu'il n'a pas encore vu mais que l'autre utilisateur a aimé.

Des systèmes hybrides combinent des approches basées sur le contenu et des approches collaboratives afin d'améliorer la précision des recommandations.

Par exemple, un système hybride peut utiliser les informations sur les produits achetés par l'utilisateur et les préférences d'autres utilisateurs ayant des goûts similaires.

Les matrices de cohérence sont des structures de données qui stockent des informations sur les préférences des utilisateurs pour différents produits ou contenus.

Par exemple, une matrice de cohérence peut stocker des informations sur les films que chaque utilisateur a vus et ses notes pour chaque film.

Les algorithmes de voisinage trouvent des produits ou contenus similaires en fonction de leur proximité dans l'espace des caractéristiques.

Par exemple, si un utilisateur a aimé un film d'action, l'algorithme de voisinage peut lui recommander d'autres films d'action qui ont des caractéristiques similaires à celles du film qu'il a aimé.

Le Deep Learning est une technique d'apprentissage automatique qui permet aux systèmes de recommandation d'apprendre des représentations complexes des utilisateurs et des produits.

Par exemple, un système de Deep Learning peut apprendre à identifier les préférences d'un utilisateur en fonction de ses interactions avec le système

Les systèmes basés sur des graphes représentent les relations entre les utilisateurs et les produits ou contenus sous la forme d'un graphe.

Par exemple, un graphe peut représenter les utilisateurs qui ont acheté un produit ou les utilisateurs qui ont suivi un article.

K-Nearest Neighbors (KNN) est un algorithme de classification qui utilise la similarité entre les données pour prédire la classe d'un nouvel élément.

Par exemple, un algorithme KNN peut être utilisé pour recommander des produits à un utilisateur en fonction des produits que les k utilisateurs les plus similaires ont achetés.

SVD (Singular Value Decomposition) est une technique de décomposition matricielle qui permet de réduire la dimensionnalité des données.

Par exemple, SVD peut être utilisée pour représenter les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des produits dans un espace de dimension inférieure.

L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique qui permet aux systèmes de recommandation d'apprendre à partir de leur expérience.

Par exemple, un système d'apprentissage par renforcement peut apprendre à recommander des produits qui maximisent les ventes en fonction des interactions des utilisateurs avec le système.