Les systèmes de recommandation : une catégorisation. Le succès des outils de recommandation tels Netflix, qui nous suggère des films, ou encore Amazon, qui nous recommande des livres, repose sur trois approches principales que nous vous proposons de découvrir dans cet article.
Dans le contexte actuel de déluge de données et d’informations, des techniques informatiques pour faciliter la recherche ainsi que l’extraction des informations pertinentes sont une aide utile à la prise de décision. L’une d’entre elles est la recommandation. Les algorithmes de recommandation. Nous vous invitons à découvrir le principe de fonctionnement des algorithmes de recommandation, ceux utilisés pas les grandes plateformes de vente du Web qui vous disent ce qu’ont acheté les autres acteurs ou qui vous enferment dans une bulle informationnelle.
Nous nous concentrons ici sur les aspects techniques et auront sans doute d’autres occasions de considérer des aspects sociétaux, comme l’importance de la recommandation sur les résultats d’élections. Nous avons demandé à Raphaël Fournier-S’niehotta, spécialiste de ces algorithmes, de nous en dire plus. Pierre Paradinas Dans les jours qui ont suivi l’annonce des résultats de l’élection présidentielle, le 8 novembre dernier, la polémique a enflé : comment la plupart des sondeurs et des journalistes avaient-ils pu autant sous-estimer le nombre d’électeurs de Donald Trump ?
Ceux-ci représentent au final quasiment la même proportion d’Américains que ceux d’Hillary Clinton. De la difficulté de garder ses amis (quand on a des ennemis) ! Du Web aux réseaux sociaux. Le Web social, connu aussi sous le nom de Web 2.0, a transformé les usages.
Aujourd’hui, plus d’une dizaine de réseaux sociaux ont dépassé les 100 millions d’utilisateurs ; Wikipédia est une gigantesque encyclopédie construite par ses propres utilisateurs. Comment le Web a évolué d’un Web documentaire à un Web social ? Comment ont émergé les réseaux sociaux qui sont au cœur du Web 2.0 ? Des chercheurs tentent de répondre à ces question et modélisent les usages sociaux du Web… Cette vidéo est un des grains de culture scientifique et technique du MOOC sur l’Informatique et la Création Numérique.
Fabien GANDON est directeur de recherche chez Inria et responsable de l’équipe Wimmics (Université Côte d’Azur, Inria, CNRS, I3S) qui étudie des modèles et algorithmes pour concilier le Web social et le Web sémantique. 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. Théorie des graphes.
Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
La théorie des graphes est une théorie informatique et mathématique. Les algorithmes élaborés pour résoudre des problèmes concernant les objets de cette théorie ont de nombreuses applications dans tous les domaines liés à la notion de réseau (réseau social, réseau informatique, télécommunications, etc.) et dans bien d'autres domaines (par exemple génétique) tant le concept de graphe, à peu près équivalent à celui de relation binaire (à ne pas confondre donc avec graphe d'une fonction), est général. De grands théorèmes difficiles, comme le théorème des quatre couleurs, le théorème des graphes parfaits, ou encore le théorème de Robertson-Seymour, ont contribué à asseoir cette matière auprès des mathématiciens, et les questions qu'elle laisse ouvertes, comme la conjecture d'Hadwiger, en font une branche vivace des mathématiques discrètes.
Réseau « petit monde » Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.
Illustration de la propriété de petit monde. Un réseau « petit monde », ou simplement un petit monde, est un modèle mathématiques utilisé pour modéliser des réseaux réels, notamment les réseaux sociaux. On dit qu'un graphe est un petit monde, si le plus court chemin entre deux nœuds est de longueur logarithmique en le nombre de sommets en moyenne[1].
Les réseaux sociaux ont la propriété de petit monde qui est capturée par ce modèle : dans la majorité des cas, deux nœuds, ie deux personnes, peuvent être reliés par un très petit nombre d'amis intermédiaires. Notes et références[modifier | modifier le code] Analyse des réseaux sociaux. L'analyse des réseaux sociaux est une approche issue de la sociologie, qui a recours à la théorie des réseaux afin d'étudier les interactions sociales, en terme de réseau.
Il existe une association internationale de chercheurs en analyse de réseaux : l'International Network for Social Network Analysis (INSNA). Les trois grandes périodes[modifier | modifier le code] « Les fondations de ces différents édifices ont été construites entre les années 1940 et les années 1960 (outre les textes de certains auteurs classiques de la fin du XIXe et du début du XXe siècle, comme ceux de Bouglé et de Simmel). Dans les années 1960 et 1970 se sont développées des recherches méthodologiques destinées à assurer la mise en œuvre rigoureuse.
Des années 1980 à aujourd'hui, elles ont été amendées et perfectionnées, parfois par leurs auteurs eux-mêmes, parfois par d'autres et dans le même temps de nouvelles pistes se sont ouvertes. »[1] Routage dans les petits mondes. Le fait que des chemins très courts existent est déjà un phénomène surprenant, mais ce qui l’est davantage encore est qu’il soit possible de les découvrir localement, sans connaissance de l’ensemble du réseau.
Des travaux de recherche récents ont permis de mieux comprendre ce dernier point. 1. Origine de l’étude des petits mondes L’utilisation du terme « petit monde » remonte à l’expérience sociologique de Stanley Milgram effectuée en 1967. Il s’agissait de demander à un échantillon (supposé aléatoire) de 300 Américains du Nebraska de faire parvenir une lettre à un individu cible dont ils n’avaient pas l’adresse, mais sur lequel ils possédaient des informations (sa profession : courtier, son lieu de travail : Boston…). Médias sociaux. Certaines informations figurant dans cet article ou cette section devraient être mieux reliées aux sources mentionnées dans les sections « Bibliographie », « Sources » ou « Liens externes »(décembre 2016).
Améliorez sa vérifiabilité en les associant par des références à l'aide d'appels de notes. Les médias sociaux[1],[2] sont des applications web qui permettent la création et la publication de contenus générés par l’utilisateur[3] et le développement de réseaux sociaux en ligne en connectant les profils des utilisateurs[4]. Le terme recouvre les différentes activités qui intègrent la technologie, l’interaction sociale, et la création de contenu. Les médias sociaux utilisent l’intelligence collective dans un esprit de collaboration en ligne. Historique[modifier | modifier le code] L’histoire et le développement des réseaux sociaux remonte à la fin des années 1970. Vers 1995, les premiers marchants, tels que Amazon, EBay et Yahoo!
Cadre réglementaire[modifier | modifier le code] R.