Filtrage collaboratif

Le filtrage collaboratif est une technique utilisée en informatique pour trouver et recommander des articles aux utilisateurs. Il utilise les préférences et les comportements des utilisateurs actuels pour prédire les préférences des autres utilisateurs. Pour ce faire, on analyse diverses sources de données, telles que les données d'évaluation, l'historique des achats ou l'historique des visionnages. Le filtrage collaboratif est utilisé à diverses fins, notamment pour recommander des produits, prédire les préférences des utilisateurs et détecter les anomalies ou les valeurs aberrantes dans les données.

Une forme traditionnelle de filtrage collaboratif est le filtrage basé sur l'utilisateur ou le voisinage. Cette méthode calcule la similarité entre les utilisateurs sur la base de leurs évaluations et de leurs préférences pour divers éléments. Cette similarité est ensuite utilisée pour recommander des articles à l'utilisateur actuel sur la base des préférences d'utilisateurs similaires.

Une autre forme de filtrage collaboratif est le filtrage basé sur les éléments ou sur le contenu. Cette technique s'appuie sur les préférences passées de l'utilisateur et utilise ces informations pour suggérer des articles similaires à l'utilisateur dans le futur. Par exemple, si un utilisateur a attribué une note élevée à un roman particulier, le filtrage basé sur les éléments peut lui proposer des romans similaires.

Une autre forme moderne de filtrage collaboratif est la factorisation de la matrice. Cette technique utilise la décomposition de la matrice pour découvrir des caractéristiques latentes dans les données. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées pour trouver des utilisateurs ayant des goûts similaires et leur suggérer des articles.

Le filtrage collaboratif peut être utilisé pour diverses applications, telles que la recommandation de jeux vidéo, la recommandation de musique, les achats en ligne, etc. Il s'agit d'un outil puissant pour comprendre les préférences des utilisateurs et trouver des contenus ou des produits recommandés.