Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Recommandation Basée sur les Graphes
Approche de systèmes de recommandation utilisant des structures de graphes pour modéliser les relations complexes entre utilisateurs et items. Cette méthode capture les interactions multiples et les connexions implicites pour améliorer la pertinence des recommandations.
Graphe de Connaissances
Structure de données représentant des entités et leurs relations sémantiques sous forme de nœuds et d'arêtes. Utilisé dans les systèmes de recommandation pour enrichir les représentations d'items avec des informations contextuelles.
Réseaux de Neurones à Graphes
Architecture de deep learning spécialement conçue pour traiter des données structurées en graphes. Ces réseaux effectuent des opérations de convolution sur les nœuds pour capturer les dépendances relationnelles.
Embedding de Nœuds
Représentation vectorielle dense des nœuds d'un graphe dans un espace de faible dimension. Ces embeddings capturent les propriétés structurelles et sémantiques des nœuds pour faciliter les tâches de recommandation.
Réseau de Convolution de Graphe
Type de réseau neuronal appliquant des opérations de convolution directement sur les structures de graphes. Propage l'information entre les nœuds voisins pour apprendre des représentations hiérarchiques.
Réseau d'Information Hétérogène
Graphe contenant plusieurs types de nœuds et/ou d'arêtes représentant des entités et relations différentes. Modélise des systèmes complexes avec des interactions multi-types comme les plateformes de recommandation.
Factorisation de Matrice
Technique de décomposition matricielle utilisée pour découvrir des caractéristiques latentes dans les données de recommandation. Intégrée dans les approches graphiques pour améliorer la représentation des interactions utilisateur-item.
Graphe Biparti
Structure de graphe avec deux ensembles de nœuds distincts où les arêtes ne connectent que des nœuds d'ensembles différents. Fondamentale pour modéliser les relations utilisateur-item dans les systèmes de recommandation.
Embedding de Graphe
Processus de transformation de la structure topologique d'un graphe en représentations vectorielles continues. Permet d'appliquer des algorithmes de machine learning traditionnels aux données de graphes.
Réseau d'Attention sur Graphe
Architecture GNN incorporant des mécanismes d'attention pour pondérer différemment les contributions des nœuds voisins. Améliore la performance en se concentrant sur les relations les plus pertinentes.
Recommandation Basée sur Session
Approche de recommandation utilisant les interactions temporelles d'une seule session utilisateur. Modélisée comme un graphe dynamique où les nœuds représentent les items visités séquentiellement.
Problème de Démarrage à Froid
Défi majeur en recommandation lorsqu'il manque de données historiques pour de nouveaux utilisateurs ou items. Les approches graphiques atténuent ce problème en exploitant les relations structurelles et métadonnées.
Embedding de Graphe de Connaissances
Technique spécifique pour représenter vectoriellement les entités et relations d'un graphe de connaissances. Préserve les informations sémantiques pour enrichir les systèmes de recommandation.
Parcours de Graphe
Algorithme explorant les nœuds et arêtes d'un graphe selon des règles spécifiques. Utilisé dans la recommandation pour découvrir des chemins pertinents entre utilisateurs et items.
Classification de Nœuds
Tâche consistant à attribuer des étiquettes aux nœuds d'un graphe basée sur leurs caractéristiques et relations. Appliquée pour catégoriser les utilisateurs ou items dans les systèmes de recommandation.
Prédiction de Liens
Problème de prédire l'existence future de liens entre paires de nœuds dans un graphe. Essentiel pour anticiper les interactions utilisateur-item et générer des recommandations pertinentes.
Échantillonnage de Graphe
Technique de sélection de sous-graphes représentatifs pour réduire la complexité computationnelle. Cruciale pour traiter des graphes de grande taille dans les systèmes de recommandation à l'échelle.