Alors que la quantité de données générées par Internet continue de croître à un rythme exponentiel, il devient de plus en plus difficile pour les utilisateurs de trouver les informations dont ils ont besoin. C’est là qu’interviennent les moteurs de recommandation. Ces moteurs utilisent des données pour analyser le comportement des utilisateurs et faire des recommandations personnalisées. Dans cet article, nous examinerons de plus près les moteurs de recommandation, y compris ce qu’ils sont, leur fonctionnement, ainsi que leurs cas d’utilisation et leurs pièges potentiels.
Qu’est-ce qu’un moteur de recommandation et pourquoi est-ce important ?
Un moteur de recommandation est un type de logiciel qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs. Ces recommandations peuvent concerner des produits, des services ou d’autres types de contenu, et sont conçues pour aider les utilisateurs à trouver ce qu’ils recherchent plus rapidement et plus efficacement. L’objectif d’un moteur de recommandation est de fournir des recommandations pertinentes basées sur les intérêts et les comportements de l’utilisateur, tout en l’aidant à découvrir de nouveaux éléments qu’il n’aurait peut-être pas trouvés autrement.
L’une des principales raisons pour lesquelles les moteurs de recommandation sont si importants est qu’ils peuvent contribuer à accroître la satisfaction et la fidélité des clients. En fournissant des recommandations personnalisées, ces moteurs peuvent aider les utilisateurs à trouver les produits et services qui répondent le mieux à leurs besoins, ce qui peut entraîner des taux de fidélisation de la clientèle plus élevés et une augmentation des revenus. De plus, en aidant les utilisateurs à découvrir de nouveaux articles qu’ils n’auraient peut-être pas trouvés autrement, les moteurs de recommandation peuvent aider les entreprises à élargir leurs gammes de produits et à atteindre de nouveaux publics.
Par exemple, le moteur de recommandation d’Amazon est connu pour fournir des recommandations de produits personnalisées aux utilisateurs en fonction de leur historique de navigation et d’achat. Cela aide non seulement les utilisateurs à trouver des produits susceptibles de les intéresser, mais cela augmente également les chances qu’ils effectuent un achat.
Comment construire un moteur de recommandation et ses différentes phases ?
Le processus de création de recommandations comprend quatre phases clés :
1. Collecte – Cette phase implique la collecte de données sur le comportement et les préférences de l’utilisateur. Les données peuvent être explicites, telles que les notes et les commentaires sur les produits, ou implicites, telles que les pages vues dans GA4, l’historique des commandes, l’historique des retours et les événements du panier.
2. Stockage – le type de données que vous utilisez pour créer des recommandations peut vous aider à décider du type de stockage à utiliser, tel que BigQuery, une base de données SQL standard ou un stockage d’objets.
3. Analyse – Le moteur de recommandation analyse les données collectées et identifie les éléments avec des données d’engagement utilisateur similaires en les filtrant à l’aide de différentes méthodes d’analyse telles que l’analyse par lots, l’analyse en temps réel ou l’analyse système en temps quasi réel. Les algorithmes typiques incluent Matrix Factorization, Factorization Machines ou Two Towers et peuvent être écrits en python ou R.
4. Filtrage – La dernière étape consiste à filtrer les données pour extraire les informations pertinentes nécessaires pour fournir des recommandations à l’utilisateur. Le choix d’un algorithme adapté au moteur de recommandation dans la liste des algorithmes expliquée dans la section suivante est essentiel pour permettre cela.
Quels sont les différents types de moteurs de recommandation ?
Filtrage collaboratif :
L’approche de filtrage collaboratif est basée sur la collecte et l’analyse d’informations sur le comportement, les activités ou les préférences des utilisateurs. L’idée est de prédire ce qu’un utilisateur aimera en fonction de la similitude avec d’autres utilisateurs. La prédiction est faite à l’aide de diverses techniques d’apprentissage automatique de maintenance prédictive.
Par exemple, si l’utilisateur X aime le tennis, le badminton et le golf tandis que l’utilisateur Y aime le tennis, le badminton et le hockey, ils ont des intérêts similaires. Par conséquent, il y a une forte probabilité que X aime le hockey et que Y aime le golf. C’est ainsi que fonctionne le filtrage collaboratif.
Il existe deux types de techniques de filtrage collaboratif : le filtrage collaboratif utilisateur-utilisateur et le filtrage collaboratif élément-élément. L’un des principaux avantages de l’approche de filtrage collaboratif est qu’elle peut recommander avec précision des éléments complexes, tels que des films, sans nécessiter une compréhension de l’élément lui-même car il ne dépend pas du contenu analysable par la machine.
Filtrage basé sur le contenu :
Les méthodes de filtrage basées sur le contenu sont principalement basées sur la description d’un article et un profil des choix préférés de l’utilisateur. Dans le filtrage basé sur le contenu, des mots clés sont utilisés pour décrire les éléments, tandis qu’un profil utilisateur est créé pour indiquer le type d’élément que cet utilisateur aime.
Par exemple, si un utilisateur aime regarder des films tels que Mission Impossible, le système de recommandation recommande des films du genre action ou des films de Tom Cruise.
Le principe clé du filtrage basé sur le contenu est que si vous aimez un article, vous aimerez également un article similaire. Cette approche a ses racines principalement dans la recherche d’informations et le filtrage d’informations.
Systèmes de recommandation hybride :
Les moteurs de recommandation hybrides sont essentiellement la combinaison de divers algorithmes de notation et de tri. Par exemple, un moteur de recommandation hybride pourrait utiliser le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur les produits en tandem pour recommander une gamme plus large de produits aux clients avec une précision précise.
Netflix est un excellent exemple de système de recommandation hybride car ils font des recommandations en :
- Comparer les habitudes de visionnage et de recherche des utilisateurs et trouver des utilisateurs similaires sur cette plate-forme, en utilisant ainsi le filtrage collaboratif
- Recommander de tels spectacles/films qui partagent des caractéristiques communes avec ceux qui sont très bien notés par l’utilisateur. C’est ainsi qu’ils utilisent le filtrage basé sur le contenu.
Par rapport aux méthodes purement collaboratives et basées sur le contenu, les méthodes hybrides peuvent fournir des recommandations plus précises. Ils peuvent également surmonter les problèmes courants des systèmes de recommandation tels que le démarrage à froid et les problèmes de pénurie de données.
Quels sont les exemples et avantages d’un moteur de recommandation ?
Les moteurs de recommandation sont utilisés dans une variété d’applications et d’industries, notamment :
1. Commerce électronique : les moteurs de recommandation sont couramment utilisés dans les plates-formes de commerce électronique pour fournir des recommandations de produits personnalisées aux utilisateurs en fonction de leur historique de navigation et d’achat.
2. Médias et divertissement : les moteurs de recommandation sont utilisés dans les plateformes de médias et de divertissement pour suggérer des films, des émissions de télévision et d’autres contenus en fonction des préférences et des habitudes de visionnage des utilisateurs.
3. Médias sociaux : les moteurs de recommandation sont utilisés dans les plateformes de médias sociaux pour suggérer du contenu et des amis en fonction du comportement et des préférences de l’utilisateur.
4. Éducation : les moteurs de recommandation sont utilisés dans les plates-formes éducatives pour suggérer des ressources d’apprentissage et des cours en fonction du style d’apprentissage et des performances passées d’un élève.
5. Soins de santé : les moteurs de recommandation sont utilisés dans les plates-formes de soins de santé pour fournir des recommandations de traitement personnalisées basées sur les antécédents médicaux et les symptômes d’un patient.
Quels sont les pièges possibles pour chacun des moteurs de recommandation ?
Bien que les moteurs de recommandation puissent offrir des avantages significatifs, il existe également des pièges potentiels dont il faut être conscient. Voici quelques pièges courants pour chaque type de moteur de recommandation :
Filtrage basé sur le contenu :
Le filtrage basé sur le contenu peut rencontrer des difficultés lorsqu’il y a peu de données disponibles ou lorsque les attributs des éléments ne sont pas bien définis. De plus, le filtrage basé sur le contenu peut entraîner des « bulles de filtrage », où les utilisateurs ne sont que les éléments recommandés qui correspondent à leurs préférences existantes, limitant leur exposition au nouveau contenu.
Filtrage collaboratif :
Le filtrage collaboratif peut rencontrer des difficultés lorsqu’il y a peu d’utilisateurs ou lorsque les utilisateurs ont des préférences uniques. De plus, le filtrage collaboratif peut entraîner des “chambres d’écho”, où les utilisateurs ne sont que des éléments recommandés qui correspondent aux préférences d’un petit sous-ensemble d’utilisateurs, limitant leur exposition à un contenu diversifié.
Moteurs de recommandation hybrides :
Les moteurs de recommandation hybrides peuvent être complexes à construire et à entretenir, et nécessitent une expertise importante en ingénierie des données et en apprentissage automatique. De plus, les moteurs de recommandation hybrides peuvent toujours souffrir des mêmes pièges que leurs techniques de recommandation de composants, tels que les bulles de filtre et les chambres d’écho.
Les moteurs de recommandation sont des outils puissants pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs dans un large éventail d’industries. En tirant parti des techniques d’apprentissage automatique telles que le filtrage basé sur le contenu, le filtrage collaboratif et les moteurs de recommandation hybrides, les entreprises peuvent augmenter la satisfaction, l’engagement et les revenus de leurs clients.
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