Système de recommandation. Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
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[modifier | modifier le code] Lors de la construction du profil de l'utilisateur, une distinction est faite entre les formes explicites et implicites de collecte de données : Recommender system. Recommender systems or recommendation systems (sometimes replacing "system" with a synonym such as platform or engine) are a subclass of information filtering system that seek to predict the 'rating' or 'preference' that user would give to an item.[1][2] Recommender systems have become extremely common in recent years, and are applied in a variety of applications.
The most popular ones are probably movies, music, news, books, research articles, search queries, social tags, and products in general. However, there are also recommender systems for experts, jokes, restaurants, financial services, life insurance, persons (online dating), and twitter followers .[3] Overview[edit] The differences between collaborative and content-based filtering can be demonstrated by comparing two popular music recommender systems - Last.fm and Pandora Radio. Each type of system has its own strengths and weaknesses.
Recommender system is an active research area in the data mining and machine learning areas. Standford Ch 09 Recommandation System. Standford Ch 10 Mining Social Network Graphs. Standford Ch 1 Data Mining. Next Generation of Recommender Systems. Systèmes de recommandation robustes pour le Web. De la classification d'opinions à la recommandation : l'apport des textes communautaires. Les algorithmes de recommandation. Rating: 4.5/5 (33 votes cast) Il existe des centaines d'algorithmes qui ont été utilisés pour l'implémentation de systèmes de recommandation.
La plupart relève de concepts mathématiques avancés. Dans ce dossier, on va tenter d'analyser différentes approches et stratégies utilisées lors de la mise en place d'un système de recommandation. Wikipedia définit un système de recommandation comme une forme spécifique de filtrage de l'information visant à présenter les éléments d'information (films, musique, livres, news, images, pages Web, etc) qui sont susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Dit autrement, un système de recommandation cherche à prédire la valorisation ou préférence qu'un utilisateur attribuerait à un objet (livre, musique, film…) ou à un élément social (personne, groupe, communauté) qu'il n'avait pas encore considéré. Un système de recommandation requiert généralement 3 étapes: Collecte d'Information Une distinction peut être faite entre 2 formes de collecte de données: Exemples: Modèle de formation multiple de communautés dans systeme de recommandation hybride.
Système de recommandations appliqué à la distribution. Amazon » : les systèmes de recommandation d’ouvrages. « Monsieur, Madame X, bienvenue sur votre Amazon.com !
On a des recommandations pour vous. » Voilà une salutation qui s’est très probablement affichée sur votre écran plusieurs fois au cours des dernières années, si vous êtes un acheteur en ligne – de livres tout particulièrement. Mais en quoi consistent les systèmes de recommandation d’ouvrages, dont celui proposé par Amazon est l’un des plus répandus et sophistiqués ?
Quelles sont leurs implications pour les différents publics de lecteurs, du généraliste en quête du roman de ses rêves à des audiences dotées de besoins spécifiques, comme le monde de la recherche ? Comme le souligne l’économiste Françoise Benhamou, Amazon est depuis quelques années « un remarquable prescripteur » dont les prescriptions sont basées sur les recommandations de ses lecteurs/acheteurs. Crédit photo : Dave & Lee Jacobs / MASTERFILE. Google Now. History[edit] In late 2011, reports surfaced that Google was greatly enhancing their product Google Voice Search for the next version of Android.
It was originally code named "Majel" after Majel Barrett, the wife of Gene Roddenberry, and well known as the voice of computer systems in his Star Trek franchise; it was also codenamed "assistant".[4] On June 27, 2012, Google Now was unveiled as part of the premier demonstration of Android 4.1 Jelly Bean at the Google I/O.[5] On October 29, 2012, Google Now received an update through the Google Play Store bringing the addition of Gmail cards.[6] Google Now displays cards with information pulled from the user's Gmail account, such as flight information, package tracking information, hotel reservations and restaurant reservations.
Other additions were movies, concerts, stocks and news cards based on the users location and search history. Functionality[edit] Google Now is implemented as an aspect of the Google Search application. Reception[edit] Hunch Taste Graph.