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Recherche : une enquête sur les systèmes de recommandation

Flavien Chantrel, le 23 juillet 2009

Sylvain Peyronnet est professeur et chercheur au sein du laboratoire de recherche en informatique de l’Université Paris-Sud. Il est notamment à l’origine de Spotrank, digg-like novateur dans sa forme lancé il y a peu. Il travaille actuellement avec deux doctorants (Sébastien Hémon et Thomas Largillier) sur les systèmes de recommandation en ligne. Le but est de créer un algorithme permettant d’affiner l’automatisation du filtrage de l’information. Vous aimez le film A ? Alors jetez un œil au film B, par contre évitez le film C… Les retombées de ce type d’application sont nombreuses. Pratique du côté utilisateur qui pourra découvrir à moindres efforts des produits qui l’intéressent, mais aussi une vraie mine d’or pour les annonceurs qui pourront de cette manière augmenter leur panier moyen, fidéliser leurs visiteurs et affiner leurs publicités ciblées. Il y a donc dans la démarche globale du bon et du moins bon, le spectre d’un Big Brother connaissant vos goûts mieux que vous étant bien présent…Cela relance également la question du stockage des données personnelles destinées à mieux vous cerner et donc mieux vous encercler de publicités pertinentes. La problématique reste au final l’utilisation qui est faite de ces algorithmes et les usages auxquels ils sont destinés. Gageons que la recherche française a des buts nobles. C’est pourquoi je relaie la demande reçue par mail. Une enquête est actuellement en ligne pour affiner et vérifier l’algorithme mis en place. Elle consiste à classer des films par ordre de préférence puis à évaluer les recommandations qui en découlent. Quelques minutes seulement sont nécessaires pour y répondre, n’hésitez pas à aller y faire un tour ! Cliquez sur l’image pour commencer.

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Commentaires
  1. Sylvain dit :

    Merci beaucoup du relais, c’est sympa !

  2. Modérateur dit :

    @Sylvain : pas de problème, bon courage pour l’étude et le peaufinage de l’algo !

  3. Ça me rappelle un peu mon premier job: un site de rencontre très (trop) en avance sur son temps qui permettait de faire du scoring intellingent. Des données dans un espace en dimension N (avec des échelles différentes pour cahque « axe ») et un algorithme de type KD-Tree pour trouver les points qui matchent. Au final c’est du classement par critères pondérés.

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