Filtrage collaboratif

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Le filtrage collaboratif (de l’anglais : collaborative filtering) regroupe l'ensemble des méthodes qui visent à construire des systèmes de recommandation utilisant les opinions et évaluations d'un groupe pour aider l'individu.

Il existe trois principaux axes de recherche dans le domaine:

  • le filtrage collaboratif actif : qui repose sur du déclaratif (notes, commentaires) explicite de la part des utilisateurs. Cet axe de recherche se subdivise en deux autres catégories.
    • le filtrage collaboratif utilisateurs
    • le filtrage collaboratif objets
  • le filtrage collaboratif passif : qui repose sur une analyse des comportements utilisateurs faite en "arrière-plan" de manière implicite
  • le filtrage basé sur le contenu qui consiste à définir des caractéristiques "objectives" aux objets afin de procéder au filtrage.

Description[modifier | modifier le code]

Systèmes de Filtrage Actifs[modifier | modifier le code]

  • Description :
  • Avantages : capacité à reconstruire l'historique d'un individu et capacité à éviter d'agréger une information qui ne correspond pas à un unique utilisateur (plusieurs personnes sur un même poste ou une personne agissant pour le compte d'autrui)
  • Inconvénients: les informations recueillies peuvent contenir un biais dit de déclaration

Systèmes de Filtrage Passifs[modifier | modifier le code]

  • Description :
  • Avantages :
    • Aucune information n'est demandée aux utilisateurs.
    • Les données récupérées sont justes et ne contiennent pas de biais de déclaration
  • Inconvénients :
    • Les données récupérées sont plus difficilement attribuables et contiennent des biais d'attribution. Un exemple typique est la multi-utilisation d'un compte par plusieurs utilisateurs.

Systèmes de Filtrage basé sur le contenu[modifier | modifier le code]

L'approche de filtrage basé sur le contenu est notamment mise en œuvre dans les systèmes de recherche d'image ou de documents multimédia où le contenu texte est souvent pauvre ou mal adapté à la recherche (voir la page Recherche d'information par le contenu). Dans ce cas, on utilise le plus souvent des descripteurs mathématiques calculés sur le contenu brut du document pour permettre le filtrage.

  • Description :

Le filtrage basé sur le contenu est un type de filtrage dont la décision de sélection ou non d'un document se base uniquement sur le contenu de celui-ci. Les techniques de filtrage basées sur le contenu fonctionnent par la caractérisation du contenu de l’information (document) à filtrer. Les représentations des documents et des profils dans ce type de filtrage exploitent seulement les informations qui peuvent être dérivées de leur thème respectif. Autrement dit, la sélection de documents se base sur une comparaison des thèmes abordés dans les documents par rapport aux thèmes intéressant l’utilisateur.

Filtrages Collaboratifs[modifier | modifier le code]

Ils sont composés en général de trois étapes.

  • Récupérer une sélection d'informations sur laquelle va se baser le système de filtrage
  • La première consiste à recueillir de l'information
  • La seconde consiste à bâtir une matrice contenant l'information.
  • La troisième à extraire à partir de cette matrice une liste de suggestions

Systèmes de Filtrage collaboratifs utilisateurs[modifier | modifier le code]

Méthodologie :

  1. Chercher des utilisateurs qui ont les mêmes comportements avec l'utilisateur à qui l'on souhaite faire des recommandations
  2. Utiliser les notes des utilisateurs similaires pour calculer une liste de recommandations pour cet utilisateur.

Un exemple pour mieux comprendre[modifier | modifier le code]

En guide de bonne application des principes du filtrage collaboratif, on peut penser à un logiciel de location de films. Lorsque les clients rendent les DVD, ils sont invités à donner une note entre 0 et 10, indiquant leur satisfaction vis-à-vis du film loué. L’ensemble des notations des utilisateurs permet d’établir leurs profils et de les comparer aux autres clients. Ainsi, si Monsieur Dupont a aimé les films Matrix, Superman et Harry Potter, on va chercher dans la Base de Données les clients qui semblent avoir les mêmes goûts. Pour illustrer cet exemple, supposons que ces clients ont également adoré le film Titanic. Dans ce cas, le logiciel est en droit de supposer que M. Dupont va lui aussi apprécier Titanic et va donc le lui proposer à la location.

Systèmes de Filtrage collaboratifs objets[modifier | modifier le code]

Le système de filtrage collaboratif a été popularisé par Amazon avec la fonctionnalité "les gens qui ont acheté x ont aussi acheté y". Le système d'Amazon était un système passif qui se basait sur les achats des gens pour construire la matrice de relation entre les objets.

  1. Bâtir une matrice "item-item matrix" determinant des relations entre des objets "pairs"
  2. Utiliser cette matrice pour proposer des objets.

Systèmes de Filtrage Collaboratif Commerciaux[modifier | modifier le code]

Notes et références[modifier | modifier le code]

Voir aussi[modifier | modifier le code]

Articles connexes[modifier | modifier le code]

Liens externes[modifier | modifier le code]