Systèmes Recommender

Cette séance de cours couvre l'évolution des systèmes de recommandation, y compris les recommandations précoces, la récupération d'informations, le filtrage de l'information et le filtrage collaboratif. Il examine l'impact des systèmes de recommandation sur les applications du monde réel, les principales parties prenantes impliquées, ainsi que les différents termes de vocabulaire et les définitions des problèmes liés aux systèmes de recommandation. La séance de cours se penche également sur différents types de recommandations, telles que les commentaires explicites et implicites, les classements par étoiles et les moments de publication des préférences. Il explore les défis et les cadres des algorithmes de recommandation, y compris le filtrage collaboratif, basé sur le contenu et hybride. La séance de cours se termine par une discussion sur les avantages et les inconvénients des différents paradigmes de recommandation et sur l’importance de la personnalisation et de la confidentialité dans les systèmes de recommandation.