Résumé
Dans cette vidéo, Laurent Morelli, directeur des opérations chez un start-up studio, aborde le sujet des recommandations et du filtrage collaboratif en machine learning. Il explique l’importance des recommandations dynamiques sur les sites web B2C, soulignant que celles-ci sont essentielles pour personnaliser le contenu affiché aux utilisateurs en fonction de leurs interactions passées. Il met en avant l’impact positif des recommandations sur l’expérience utilisateur, la rétention des utilisateurs et les ventes pour les sites e-commerce. Laurent détaille les différents types d’algorithmes de recommandation, en mettant particulièrement l’accent sur le filtrage collaboratif, qui repose sur les interactions passées des utilisateurs pour prédire leurs actions futures. Il explique également l’importance de l’évaluation des algorithmes de recommandation et présente une approche simple basée sur la similarité entre utilisateurs pour prédire les préférences. Enfin, il aborde l’utilisation des matrices de co-occurrence pour catégoriser les items et proposer un contenu personnalisé aux utilisateurs.
Points forts
- Laurent Morelli explique l’importance des recommandations dynamiques pour personnaliser le contenu sur les sites web.
- Les recommandations sont essentielles pour améliorer l’expérience utilisateur, augmenter la rétention et les ventes.
- Différents types d’algorithmes de recommandation sont présentés, avec un focus sur le filtrage collaboratif.
- L’évaluation des algorithmes de recommandation est cruciale pour mesurer leur performance.
- L’utilisation de la similarité entre utilisateurs pour prédire les préférences est détaillée.
- Les matrices de co-occurrence sont présentées comme un outil pour catégoriser les items et proposer un contenu personnalisé.
- Laurent souligne l’importance de tester et d’adapter les algorithmes en fonction des données spécifiques pour obtenir des résultats optimaux.
Session Q&A
Qu’est-ce que la recommandation dans le domaine du web?
La recommandation dans le domaine du web fait référence à tout le contenu affiché dynamiquement sur les pages, qui change en fonction des utilisateurs visitant un site. Cela inclut les résultats de moteurs de recherche, les produits proposés sur des sites e-commerce, les contenus affichés sur les réseaux sociaux, etc.
Pourquoi la recommandation est-elle omniprésente sur les sites web?
La recommandation est omniprésente car elle permet d’augmenter le temps de cession des utilisateurs, d’améliorer l’expérience utilisateur et, dans le cas des sites e-commerce, d’augmenter les ventes. C’est un marché énorme de plusieurs milliards de dollars, avec de nombreuses entreprises spécialisées dans ce domaine.
Quels sont les types d’algorithmes de recommandation?
On distingue trois grandes catégories d’algorithmes de recommandation : les algorithmes basés sur le contenu, les algorithmes de filtrage collaboratif et les approches hybrides combinant les deux.
En quoi consiste le filtrage collaboratif et quels sont ses défis?
Le filtrage collaboratif consiste à prédire les actions des utilisateurs en se basant sur les interactions passées d’autres utilisateurs. Ses défis incluent un temps d’initialisation non négligeable et la nécessité de gérer les problèmes de « cold start » lorsqu’un nouvel utilisateur arrive sur le site.
Comment évalue-t-on la performance des algorithmes de recommandation?
La performance des algorithmes de recommandation est évaluée à l’aide de données d’entraînement et de test, en calculant l’erreur pour vérifier si l’algorithme est performant. De plus, il est recommandé de réaliser des tests en conditions réelles pour vérifier l’impact sur les utilisateurs.
Quel est l’intérêt de la similarité dans les recommandations?
La similarité entre utilisateurs est largement utilisée dans les recommandations pour prédire les actions futures. Elle permet de déduire les préférences d’un utilisateur en se basant sur les actions et les interactions des autres utilisateurs.
Par. Matters – Startup Studio.
