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Les systèmes de recommandation : une catégorisation

Résumé : Avec l'avènement du web et les évolutions technologiques, entre autres, la masse de données à exploiter ou analyser est devenue très volumineuse. Si bien qu'il est devenu difficile de savoir quelles sont les données à rechercher et où les trouver. Des techniques informatiques ont été développées pour faciliter cette recherche ainsi que l'extraction des informations pertinentes. Celle sur laquelle nous nous concentrons dans cet article est la recommandation. Il s'agit de guider l'utilisateur dans son exploration des données afin qu'il trouve des informations pertinentes. Les systèmes de recommandation ont été étudiés dans des domaines divers et variés comme le web, le e-commerce et bien d'autres. Nous abordons ici différentes approches pour proposer des recommandations à un utilisateur. Les trois approches les plus courantes sont celles basées sur le contenu — comme dans Pandora —, les approches collaboratives — celle d'Amazon.com par exemple — et les approches hybrides (qui sont une combinaison des deux précédentes) — par exemple celle de Netflix.
Mots-clés : Données Culture Société
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https://hal.inria.fr/hal-02006575
Contributor : Inria Interstices <>
Submitted on : Monday, February 4, 2019 - 4:38:57 PM
Last modification on : Wednesday, September 23, 2020 - 4:28:51 AM

Identifiers

  • HAL Id : hal-02006575, version 1

Citation

Elsa Negre. Les systèmes de recommandation : une catégorisation. Interstices, INRIA, 2018. ⟨hal-02006575⟩

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