Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Filtrage Collaboratif
Méthodes basées sur les similitudes entre utilisateurs ou items pour générer des recommandations
Filtrage Basé sur le Contenu
Systèmes recommandant des items similaires à ceux que l'utilisateur a appréciés par le passé
Factorisation de Matrices
Techniques algébriques décomposant la matrice utilisateur-item pour découvrir des facteurs latents
Systèmes Hybrides
Approches combinant plusieurs méthodes de recommandation pour améliorer la performance
Apprentissage Profond pour Recommandations
Utilisation de réseaux de neurones profonds pour capturer des relations complexes dans les données
Recommandation Séquentielle
Modèles considérant l'ordre temporel des interactions pour prédire les prochains intérêts
Bandits Contextuels
Algorithmes d'apprentissage par renforcement optimisant les recommandations en temps réel
Recommandation Basée sur les Graphes
Utilisation de structures de graphes pour modéliser les relations entre utilisateurs et items
Systèmes de Recommandation Expliquables
Approches fournissant des justifications compréhensibles pour chaque recommandation générée
Évaluation de Systèmes de Recommandation
Métriques et méthodologies pour mesurer l'efficacité et la pertinence des recommandations
Recommandation Multi-critères
Systèmes considérant plusieurs dimensions de préférence utilisateur pour des recommandations personnalisées
Recommandation Temps Réel
Infrastructure et algorithmes adaptés pour générer des recommandations instantanées