Comment les algorithmes de recommandation affectent notre vie quotidienne

1. Qu'est-ce qu'un moteur de recommandation

Dans la vie, lorsque nous sommes souvent confrontés à des problèmes qui nécessitent une prise de décision, nous utilisons diverses stratégies pour nous aider à prendre des décisions. Des questions telles que "Quelle marque de téléphone portable dois-je acheter ?", "Quel film dois-je regarder ?", "Qu'est-ce qui est bon pour le déjeuner ?", etc. Nous nous appuyons généralement sur les recommandations d'amis, les critiques en ligne, les recherches sur le Web et d'autres méthodes pour faire nos choix.
L'essor des achats en ligne n'a fait que compliquer ce processus de prise de décision, car les acheteurs sont désormais confrontés à encore plus de choix. Internet nous a fait passer d'une ère de pénurie matérielle à une ère d'abondance matérielle !
Les moteurs de recommandation sont des outils qui nous aident à prendre des décisions. Des produits recommandés, des films à regarder, des amis aux amis sur WeChat, des articles de presse à lire, du référencement, des restaurants et plus encore. D'une certaine manière, ces algorithmes modifient notre processus de prise de décision.

Les moteurs de recommandation utilisent des données sur les utilisateurs et leurs interactions avec les produits ou le contenu pour recommander des produits susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Ces moteurs sont utilisés pour personnaliser l'expérience utilisateur en tenant compte du comportement passé et des préférences de l'utilisateur.

L'un des exemples les plus courants de moteurs de recommandation est le commerce électronique. Les achats en ligne utilisent souvent des moteurs de recommandation pour recommander des produits aux clients en fonction de leurs achats précédents ou de ce qu'ils ont consulté sur un site Web. Par exemple, si un utilisateur a acheté une marque de chaussures particulière dans le passé, un moteur de recommandation recommandera d'autres chaussures de la même marque ou de styles similaires en fonction du comportement passé du client.

2. Exemple de moteur de recommandation

Voici quelques autres exemples d'utilisation des moteurs de recommandation dans divers secteurs :

1. Les plates-formes de streaming musical telles que NetEase Cloud Music utilisent des moteurs de recommandation pour recommander des chansons, des artistes et des listes de lecture aux utilisateurs en fonction de leur historique d'écoute, ainsi que des chansons et des artistes qu'ils ont enregistrés et des listes de lecture qu'ils suivent. Le moteur de recommandation tient également compte de l'humeur de l'utilisateur, comme l'indiquent les listes de lecture et les chansons qu'il a écoutées à différents moments de la journée.
2. Les applications de rencontres en ligne comme Momo utilisent des moteurs de recommandation pour suggérer des correspondances potentielles aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur comportement passé sur l'application. Le moteur de recommandation prend en compte l'âge, l'emplacement et les intérêts d'un utilisateur, ainsi que ses balayages et matchs passés.
3. Les sites d'actualités tels que Toutiao utilisent des moteurs de recommandation pour recommander des articles aux lecteurs en fonction de leur historique de lecture passé et des articles qu'ils ont enregistrés ou partagés. Les moteurs de recommandation prennent également en compte la popularité globale d'un article parmi la base d'utilisateurs du site.
4. Les sites de réservation de voyages comme Ctrip utilisent des moteurs de recommandation pour recommander des hôtels, des vols et des forfaits vacances aux utilisateurs en fonction de leurs réservations et recherches passées sur le site. Le moteur de recommandation prend également en compte les préférences de l'utilisateur et la popularité globale d'une destination particulière parmi la base d'utilisateurs du site.
5. Les plateformes de médias sociaux telles que Liepin utilisent des moteurs de recommandation pour suggérer des contacts aux utilisateurs en fonction de leurs connexions passées, des entreprises pour lesquelles ils ont travaillé, de leurs compétences et de leurs intérêts. Le moteur de recommandation prend également en compte les connexions et les entreprises populaires parmi les connexions actuelles de l'utilisateur.
6. Les applications de livraison de nourriture comme Meituan utilisent des moteurs de recommandation pour recommander des restaurants et des éléments de menu aux utilisateurs en fonction de leurs commandes passées et de leurs restaurants préférés. Le moteur de recommandation prend également en compte l'emplacement de l'utilisateur et la popularité globale d'un restaurant particulier parmi la base d'utilisateurs.
7. Les plates-formes de formation en ligne telles que Coursera utilisent des moteurs de recommandation pour recommander des cours et des programmes aux utilisateurs en fonction de leurs inscriptions passées, des cours suivis et de leurs intérêts et objectifs. Le moteur de recommandation prend également en compte la popularité globale d'un cours particulier parmi la base d'utilisateurs de la plateforme.

En général, les moteurs de recommandation sont largement utilisés dans diverses industries pour fournir aux utilisateurs des recommandations personnalisées basées sur leurs comportements et préférences passés. Ces moteurs aident les utilisateurs à découvrir de nouveaux produits, contenus et connexions, et incitent les entreprises à augmenter leurs ventes.

3. Comment Tmall utilise-t-il le moteur de recommandation pour augmenter les ventes

Alibaba utilise un moteur de recommandation pour fournir aux utilisateurs des recommandations de produits personnalisées. Ces recommandations sont basées sur une variété de facteurs, y compris les achats passés de l'utilisateur, les articles consultés sur le site et les commandes passées en revue.

Le moteur de recommandation d'Alibaba fonctionne notamment en analysant les données des utilisateurs et en identifiant les modèles et les tendances du comportement des utilisateurs. Par exemple, si un utilisateur achète fréquemment des produits dans un magasin spécifique, le moteur de recommandation peut recommander le même type de magasin ou d'autres produits de ce magasin ou des types de produits similaires. Les moteurs de recommandation tiennent également compte des évaluations des utilisateurs et des avis sur les articles, ainsi que de la popularité globale des articles dans une catégorie particulière.

En plus de faire des recommandations basées sur le comportement individuel d'un utilisateur, le moteur de recommandation d'Alibaba prend également en compte le comportement d'autres clients qui ont acheté ou consulté des produits similaires. Par exemple, si un utilisateur consulte un produit spécifique, un moteur de recommandation peut suggérer d'autres produits populaires parmi les autres utilisateurs qui ont consulté le même article.

Dans l'ensemble, le moteur de recommandation d'Alibaba est conçu pour fournir aux clients des recommandations de produits personnalisées et pertinentes, ce qui contribue à stimuler l'engagement et les ventes pour l'entreprise.

4. Comment Momo utilise le moteur de recommandation

Les moteurs de recommandation sont utilisés sur les sites de rencontres tels que Momo pour recommander des correspondances potentielles aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur comportement passé sur l'application. Le moteur de recommandation utilise des données sur l'âge, l'emplacement et les intérêts des utilisateurs, ainsi que leurs balayages et correspondances passés, pour fournir des recommandations personnalisées.

Par exemple, si un utilisateur indique qu'il est intéressé par des pairs qui vivent dans la même ville, le moteur de recommandation recommandera des profils répondant à ces critères. Le moteur de recommandation peut également prendre en compte les balayages et correspondances passés d'un utilisateur, ainsi que la popularité globale d'un profil particulier parmi la base d'utilisateurs de l'application.

En plus de fournir des recommandations personnalisées, les moteurs de recommandation peuvent également prendre en compte des facteurs tels que les amis communs et les intérêts communs lorsqu'ils suggèrent des correspondances potentielles. Cela peut aider les utilisateurs à découvrir des correspondances potentielles qu'ils n'ont peut-être pas rencontrées auparavant.

5. Recommander des collègues et des amis sur Maimai et BOSS Direct Employment

Maimai et BOSS Zhipin utilisent des moteurs de recommandation pour recommander des relations aux utilisateurs en fonction de leurs relations passées, des entreprises pour lesquelles ils ont travaillé, de leurs compétences et de leurs intérêts. Le moteur de recommandation utilise des données sur le profil d'un utilisateur, y compris le titre du poste, l'industrie et l'emplacement de l'utilisateur, ainsi que les connexions et interactions passées de l'utilisateur sur la plate-forme, pour fournir des recommandations personnalisées.

Par exemple, si un utilisateur dispose d'un grand nombre de relations dans un secteur particulier, le moteur de recommandation peut suggérer d'autres profils dans ce secteur en tant que relations potentielles. Les moteurs de recommandation peuvent également prendre en compte les interactions passées des utilisateurs sur la plateforme, telles que les profils qu'ils ont consultés ou les groupes qu'ils ont rejoints, pour faire des recommandations plus ciblées.

6. Types de moteurs de recommandation

Il existe plusieurs types de systèmes de recommandation, chacun avec ses propres caractéristiques et capacités.

1. Système de recommandation basé sur le contenu

   Les systèmes de recommandation basés sur le contenu reposent sur les caractéristiques ou les attributs des éléments recommandés. Par exemple, un système de recommandation basé sur le contenu pour un service de streaming de films peut recommander des films avec des genres, des acteurs ou des réalisateurs similaires aux films que l'utilisateur a déjà regardés. Ce type de système de recommandation peut être efficace pour les utilisateurs qui ont des préférences claires et recherchent des éléments similaires.

2. Système collaboratif de recommandation de filtrage

   Utilisez le comportement passé et les préférences d'un ensemble d'utilisateurs pour faire des recommandations pour des utilisateurs individuels. Par exemple, si un groupe d'utilisateurs ayant des goûts similaires à ceux d'un utilisateur particulier évaluent tous fortement un certain film, un système de recommandation de filtrage collaboratif peut recommander ce film à cet utilisateur. Ce type de système de recommandation est basé sur l'hypothèse que les personnes ayant des goûts similaires auront des opinions similaires sur les articles.

3. Système de recommandation hybride

   Les systèmes de recommandation hybrides combinent des éléments de systèmes de recommandation de filtrage basés sur le contenu et collaboratifs. Ces systèmes peuvent utiliser les attributs des éléments recommandés, ainsi qu'un ensemble de comportements et de préférences passés des utilisateurs pour faire des recommandations. Les systèmes de recommandation hybrides sont souvent plus efficaces que les systèmes de filtrage individuels basés sur le contenu ou collaboratifs, car ils peuvent prendre en compte à la fois les caractéristiques des éléments et les préférences des utilisateurs.

4. Système de recommandation démographique

   Les systèmes de recommandation démographique utilisent des informations démographiques sur les utilisateurs, telles que l'âge, le sexe et l'emplacement, pour faire des recommandations. Par exemple, un système de recommandation démographique pour un service de streaming musical peut recommander différents types de musique aux utilisateurs en fonction de leur tranche d'âge. Ce type de système de recommandation est utile pour cibler des groupes d'utilisateurs spécifiques, mais peut ne pas être efficace pour fournir des recommandations personnalisées à des utilisateurs individuels.

7. Le paradoxe de la banane

Le paradoxe de la banane fait référence à un phénomène qui peut se produire dans le système de recommandation : lorsque les produits recommandés par le système sont trop similaires aux produits que l'utilisateur a déjà consommés, la recommandation manque de diversité. Cela se produit lorsque le système de recommandation s'appuie fortement sur le comportement et les préférences passés de l'utilisateur et ne prend pas en compte d'autres facteurs tels que le contexte actuel de l'utilisateur ou l'évolution des préférences.

Le terme «paradoxe de la banane» est né lorsque les moteurs de recommandation des épiceries ont commencé à faire des erreurs, recommandant des articles qui sont généralement achetés avec des bananes, et puisque presque tous ceux qui vont à l'épicerie achètent des bananes, puisque tout le monde aime les bananes, cela conduit à une association inutile entre tout dans l'épicerie et les bananes, d'où le "paradoxe de la banane"

Par exemple, supposons qu'un utilisateur écoute fréquemment de la musique de danse électronique (EDM) et dispose d'une liste de lecture pleine de pistes EDM. Si le système de recommandation recommande uniquement plus de pistes EDM en fonction du comportement passé de l'utilisateur, l'utilisateur peut commencer à avoir l'impression qu'il ne voit que le même type de musique sans être exposé à des options nouvelles et diverses. Cela peut entraîner un manque d'engagement et réduire la valeur du système de recommandation pour les utilisateurs.

Pour résoudre le paradoxe de la banane, les systèmes de recommandation peuvent utiliser diverses méthodes pour fournir des recommandations plus diverses. Ces approches peuvent inclure l'incorporation d'informations sur le contexte actuel de l'utilisateur, l'utilisation d'un filtrage collaboratif pour prendre en compte les préférences d'autres utilisateurs ou l'utilisation de systèmes de recommandation hybrides qui combinent des éléments basés sur le contenu et des méthodes de filtrage collaboratif. En adoptant une approche de recommandation plus équilibrée et en tenant compte de divers facteurs, les systèmes de recommandation peuvent fournir aux utilisateurs des recommandations plus diversifiées et attrayantes.

Huit, problème de démarrage à froid

Le problème de démarrage à froid fait référence à la difficulté pour les systèmes de recommandation de faire des recommandations pour de nouveaux utilisateurs ou des éléments sans historique ou données préalables. Cela peut être un défi pour les systèmes de recommandation car ils s'appuient sur des données sur le comportement et les préférences passés pour faire des recommandations et n'ont aucune donnée disponible pour les nouveaux utilisateurs ou éléments.

Il existe plusieurs méthodes qui peuvent être utilisées pour résoudre le problème de démarrage à froid :

1. Collecter des données supplémentaires : une façon de résoudre le problème du démarrage à froid consiste à collecter davantage de données sur les nouveaux utilisateurs ou projets. Cela peut se faire par le biais d'enquêtes, de profils d'utilisateurs ou d'autres méthodes de collecte d'informations sur les préférences et les intérêts.
2. Utiliser les recommandations par défaut : une autre approche consiste à fournir des recommandations par défaut pour les nouveaux utilisateurs ou éléments. Ces recommandations peuvent être basées sur des articles populaires, des articles tendance ou des articles similaires à d'autres articles associés à l'utilisateur ou à l'article.
3. Tirez parti des informations secondaires : si des informations supplémentaires sont disponibles sur un nouvel utilisateur ou un nouvel élément, telles que des données démographiques ou des attributs, ces informations peuvent être utilisées pour faire des recommandations. Par exemple, un système de recommandation pour un service de streaming musical peut utiliser l'emplacement et l'âge d'un utilisateur pour faire des recommandations.
4. Filtrage collaboratif : les systèmes de recommandation de filtrage collaboratif peuvent être utilisés pour faire des recommandations pour de nouveaux utilisateurs ou éléments en tirant parti du comportement et des préférences passés d'utilisateurs ou d'éléments similaires.
5. Systèmes de recommandation hybrides : les systèmes de recommandation hybrides qui combinent des méthodes de filtrage basées sur le contenu et collaboratives peuvent résoudre efficacement le problème du démarrage à froid, car ils peuvent utiliser les fonctionnalités des éléments et les préférences d'utilisateurs similaires pour faire des recommandations.

Neuf, résumé en cinq points

1. Un moteur de recommandation est une famille d'algorithmes qui fournissent des recommandations personnalisées aux utilisateurs en fonction de leur comportement passé et de leurs préférences.
2. Ces moteurs sont couramment utilisés par les achats en ligne, les plateformes de diffusion de musique, les rencontres en ligne, les médias d'information, les plateformes de jeux vidéo, les sites de réservation de voyages, les plateformes de médias sociaux et d'autres industries.
3. Ils utilisent des données sur les utilisateurs et leurs interactions avec des produits ou du contenu pour suggérer des éléments susceptibles d'intéresser les utilisateurs.
4. Les moteurs de recommandation sont utilisés pour améliorer l'expérience utilisateur en fournissant des recommandations personnalisées.
5. Les exemples d'utilisation des moteurs de recommandation incluent la recommandation de produits en fonction des achats passés d'un utilisateur, la recommandation de chansons ou de listes de lecture à un utilisateur de streaming musical en fonction de l'historique d'écoute d'un utilisateur, la suggestion de correspondances potentielles avec un utilisateur de rencontres en ligne en fonction des préférences et du comportement passé d'un utilisateur, et suggérer la publication d'articles aux lecteurs de sites d'actualités en fonction de l'historique de lecture.