Moteur de recommandation

Un moteur de recommandation, également connu sous le nom de système de recommandation, est un logiciel qui analyse les données disponibles pour faire des suggestions sur quelque chose qui pourrait intéresser l'utilisateur d'un site Web, comme un livre, une vidéo ou un emploi, entre autres possibilités. 

Un moteur, dans un contexte logiciel, est un programme à usage spécial qui exécute une tâche par le biais d'un algorithme variable, souvent en tant que caractéristique d'un programme plus important. Un moteur de recherche est un type de moteur de recommandation, répondant aux requêtes de recherche avec des pages de résultats qui sont (au moins théoriquement) les meilleures suggestions du moteur de recherche pour les sites Web qui répondent à la requête de l'utilisateur, sur la base du terme de recherche plus d'autres données, telles que la localisation et les sujets tendances.

Les moteurs de recommandation sont courants parmi les sites Web de commerce électronique, de médias sociaux et de contenu. Amazon a été l'un des premiers sites à utiliser un système de recommandation. Alors que l'entreprise était essentiellement une librairie en ligne, elle a commencé à utiliser un logiciel pour suggérer des livres susceptibles d'intéresser l'utilisateur, sur la base des données recueillies sur son activité précédente, ainsi que sur l'activité d'autres utilisateurs ayant fait des choix similaires.

Les moteurs de recommandation utilisent diverses technologies et techniques qui leur permettent de filtrer de grandes quantités de données et de fournir à l'utilisateur un corpus de suggestions plus petit et ciblé. Netflix, par exemple, utilise le marquage des métadonnées sur les vidéos en conjonction avec des données sur le comportement des utilisateurs pour proposer des films et des émissions de télévision recommandés à des membres spécifiques. LinkedIn utilise les données semi-structurées fournies par les membres, notamment des éléments comme les lieux, les titres de poste, les compétences et les secteurs d'activité, pour alimenter sa section "Emplois susceptibles de vous intéresser".  

Anmol Bhasin décrit deux types de moteurs de recommandation :

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