Utilité et perception de la diversité dans les systèmes de recommandation

Sylvain Castagnos 1 Armelle Brun 1 Anne Boyer 1
1 KIWI - Knowledge Information and Web Intelligence
LORIA - AIS - Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics
Résumé : De récentes études ont montré que la diversité dans les systèmes de recommandation est positivement corrélée à la satisfaction des utilisateurs et renforce/facilite leur choix d'un item. Si l'impact de cette nouvelle dimension a été mesuré, les raisons d'un tel succès restent cependant encore inexpliquées. Forts de ce constat, notre objectif est d'analyser plus finement l'utilité réelle et perçue de la diversité dans les systèmes de recommandation. Dans cette optique, nous avons réalisé une étude auprès de 250 utilisateurs permettant de comparer 5 approches (mêlant filtrage collaboratif, filtrage par contenu et popularité) avec différents degrés de diversité. Les résultats montrent que la diversité dans les recommandations est perçue par les utilisateurs et améliore leur satisfaction, même si elle suscite parfois méfiance ou incompréhension. En outre, cette étude a mis en lumière la nécessité de constituer des modèles de préférences suffisamment divers pour générer de bonnes recommandations.
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Contributor : Sylvain Castagnos <>
Submitted on : Wednesday, January 15, 2014 - 5:51:12 PM
Last modification on : Tuesday, December 18, 2018 - 4:40:21 PM
Long-term archiving on : Tuesday, April 15, 2014 - 10:02:23 PM

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Sylvain Castagnos, Armelle Brun, Anne Boyer. Utilité et perception de la diversité dans les systèmes de recommandation. CORIA 2013 - 10ème COnférence en Recherche d'Information et Applications, Apr 2013, Neuchâtel, Suisse. ⟨hal-00783329⟩

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