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Filtrage collaboratif

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Processus d’analyse des caractéristiques de la consommation d’un groupe de consommateurs et/ou de ses attitudes, afin de faire des propositions ciblées à tout autre consommateur dont le profil le désigne comme correspondant à celui du groupe. On parle parfois de « personnalisation implicite ». Cette technique est très utilisée par les sites commerciaux sur l’Internet. Les méthodes du filtrage collaboratif permettent de proposer au visiteur, totalement ou partiellement identifié, des produits et services qui sont demandés/achetés par d’autres consommateurs ayant les mêmes caractéristiques. « Ces méthodes imitent les recommandations du bouche-à-oreille en utilisant les données issues des utilisateurs avec des préférences similaires afin de déterminer et d’activer les préférences des clients et les listes d’items recommandés qui en découlent […] Les algorithmes de filtrage collaboratif utilisant les plus proches voisins sont supérieurs aux approches basées sur des modèles – en termes de précision et de prévision », expliquent Andreas Mild et Thomas Reutterer. L’offre peut paraître encore plus personnalisée si l’interface Web est adaptée aux caractéristiques identifiées.
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Article écrit par ActiveTrail

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