{"id":476320,"date":"2023-08-09T07:28:31","date_gmt":"2023-08-09T07:28:31","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:27","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:27","slug":"collaborative-filtering","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wiki\/collaborative-filtering\/","title":{"rendered":"Filtrage collaboratif"},"content":{"rendered":"<p>Le filtrage collaboratif (CF) est une m\u00e9thode algorithmique puissante fr\u00e9quemment appliqu\u00e9e dans le domaine des syst\u00e8mes de recommandation. Son principe essentiel est de pr\u00e9dire les int\u00e9r\u00eats d\u2019un utilisateur sp\u00e9cifique en collectant les pr\u00e9f\u00e9rences de nombreux utilisateurs. L\u2019hypoth\u00e8se qui sous-tend la CF est que si deux utilisateurs sont d\u2019accord sur une question, ils sont susceptibles d\u2019\u00eatre \u00e9galement d\u2019accord sur d\u2019autres.<\/p>\n<h2>La gen\u00e8se et l&#039;\u00e9volution du filtrage collaboratif<\/h2>\n<p>La premi\u00e8re mention du filtrage collaboratif remonte \u00e0 1992 par David Goldberg et d&#039;autres de Xerox PARC, lors du d\u00e9veloppement de Tapestry, un des premiers syst\u00e8mes de messagerie. Tapestry a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour utiliser l&#039;intelligence humaine et permettre aux utilisateurs d&#039;ajouter des annotations, ou \u00ab balises \u00bb, aux messages entrants, qui pourraient ensuite \u00eatre utilis\u00e9es pour filtrer les messages.<\/p>\n<p>En 1994, le projet GroupLens de l&#039;Universit\u00e9 du Minnesota a introduit le terme \u00ab filtrage collaboratif \u00bb en proposant une approche CF automatis\u00e9e. Ce projet a utilis\u00e9 CF pour les actualit\u00e9s Usenet, un r\u00e9seau de groupes de discussion sur lesquels les utilisateurs pouvaient publier et qu&#039;ils pouvaient filtrer selon leurs pr\u00e9f\u00e9rences.<\/p>\n<h2>D\u00e9ploiement du filtrage collaboratif<\/h2>\n<p>Le filtrage collaboratif fonctionne principalement en cr\u00e9ant une matrice utilisateur-\u00e9l\u00e9ment qui contient les pr\u00e9f\u00e9rences (telles que les notes) donn\u00e9es par les utilisateurs aux \u00e9l\u00e9ments. Par exemple, dans le contexte d\u2019un syst\u00e8me de recommandation de films, cette matrice contiendra les notes attribu\u00e9es par les utilisateurs \u00e0 diff\u00e9rents films.<\/p>\n<p>CF est bas\u00e9 sur deux paradigmes principaux\u00a0: CF bas\u00e9 sur la m\u00e9moire et CF bas\u00e9 sur un mod\u00e8le.<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>CF bas\u00e9 sur la m\u00e9moire\u00a0: \u00e9galement connu sous le nom de CF bas\u00e9 sur le quartier, ce paradigme effectue des pr\u00e9dictions bas\u00e9es sur la similarit\u00e9 entre les utilisateurs ou les \u00e9l\u00e9ments. Il est subdivis\u00e9 en CF utilisateur-utilisateur (identifie les utilisateurs similaires \u00e0 l&#039;utilisateur pr\u00e9dit) et Item-Item CF (identifie les \u00e9l\u00e9ments similaires \u00e0 ceux que l&#039;utilisateur a \u00e9valu\u00e9s).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>CF bas\u00e9 sur un mod\u00e8le\u00a0: cette approche consiste \u00e0 d\u00e9velopper un mod\u00e8le d&#039;utilisateurs afin de conna\u00eetre leurs pr\u00e9f\u00e9rences. Les techniques impliqu\u00e9es sont le clustering, la factorisation matricielle, l&#039;apprentissage profond, etc.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Le m\u00e9canisme derri\u00e8re le filtrage collaboratif<\/h2>\n<p>\u00c0 la base, les processus de filtrage collaboratif comportent deux \u00e9tapes\u00a0: trouver des utilisateurs ayant des go\u00fbts similaires et recommander des articles en fonction des pr\u00e9f\u00e9rences de ces utilisateurs similaires. Voici un aper\u00e7u g\u00e9n\u00e9ral de son fonctionnement :<\/p>\n<ol>\n<li>Calculez la similarit\u00e9 entre les utilisateurs ou les \u00e9l\u00e9ments.<\/li>\n<li>Pr\u00e9disez les notes des \u00e9l\u00e9ments qui ne sont pas encore not\u00e9s par un utilisateur.<\/li>\n<li>Recommandez les N premiers \u00e9l\u00e9ments avec les notes pr\u00e9vues les plus \u00e9lev\u00e9es.<\/li>\n<\/ol>\n<p>La similarit\u00e9 entre les utilisateurs ou les \u00e9l\u00e9ments est g\u00e9n\u00e9ralement calcul\u00e9e \u00e0 l&#039;aide de la similarit\u00e9 cosinus ou de la corr\u00e9lation de Pearson.<\/p>\n<h2>Principales fonctionnalit\u00e9s du filtrage collaboratif<\/h2>\n<ol>\n<li><strong>Personnalisation:<\/strong> CF fournit des recommandations personnalis\u00e9es car il prend en compte le comportement de chaque utilisateur lors de la recommandation.<\/li>\n<li><strong>Adaptabilit\u00e9:<\/strong> Il peut s&#039;adapter aux int\u00e9r\u00eats changeants de l&#039;utilisateur.<\/li>\n<li><strong>\u00c9volutivit\u00e9\u00a0:<\/strong> Les algorithmes CF sont capables de traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>Probl\u00e8me de d\u00e9marrage \u00e0 froid\u00a0:<\/strong> Les nouveaux utilisateurs ou les nouveaux \u00e9l\u00e9ments peuvent poser probl\u00e8me car les donn\u00e9es sont insuffisantes pour formuler des recommandations pr\u00e9cises, un probl\u00e8me connu sous le nom de probl\u00e8me de d\u00e9marrage \u00e0 froid.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Types de filtrage collaboratif<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>Taper<\/strong><\/th>\n<th><strong>Description<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>CF bas\u00e9 sur la m\u00e9moire<\/td>\n<td>Utilise la m\u00e9moire des interactions des utilisateurs pr\u00e9c\u00e9dents pour calculer la similarit\u00e9 des utilisateurs ou celle des \u00e9l\u00e9ments.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>CF bas\u00e9 sur un mod\u00e8le<\/td>\n<td>Implique une \u00e9tape d&#039;apprentissage du mod\u00e8le, puis utilise ce mod\u00e8le pour faire des pr\u00e9dictions.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>CF hybride<\/td>\n<td>Combine les m\u00e9thodes bas\u00e9es sur la m\u00e9moire et bas\u00e9es sur le mod\u00e8le pour surmonter certaines limitations.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Utiliser le filtrage collaboratif\u00a0: d\u00e9fis et solutions<\/h2>\n<p>CF est largement utilis\u00e9 dans divers domaines, notamment les films, la musique, les actualit\u00e9s, les livres, les articles de recherche, les requ\u00eates de recherche, les balises sociales et les produits en g\u00e9n\u00e9ral. Cependant, il existe des d\u00e9fis tels que\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Probl\u00e8me de d\u00e9marrage \u00e0 froid :<\/strong> La solution r\u00e9side dans des mod\u00e8les hybrides qui int\u00e8grent un filtrage bas\u00e9 sur le contenu ou utilisent des m\u00e9tadonn\u00e9es suppl\u00e9mentaires sur les utilisateurs ou les \u00e9l\u00e9ments.<\/li>\n<li><strong>Raret\u00e9\u00a0:<\/strong> De nombreux utilisateurs interagissent avec un petit nombre d\u2019\u00e9l\u00e9ments, ce qui laisse la matrice utilisateur-\u00e9l\u00e9ment clairsem\u00e9e. Les techniques de r\u00e9duction de dimensionnalit\u00e9, comme la d\u00e9composition en valeurs singuli\u00e8res, peuvent att\u00e9nuer ce probl\u00e8me.<\/li>\n<li><strong>\u00c9volutivit\u00e9\u00a0:<\/strong> \u00c0 mesure que les donn\u00e9es augmentent, la fourniture rapide de recommandations peut devenir gourmande en ressources informatiques. Les solutions impliquent l\u2019informatique distribu\u00e9e ou l\u2019utilisation d\u2019algorithmes plus \u00e9volutifs.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Comparaison avec des techniques similaires<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><strong>M\u00e9thode<\/strong><\/th>\n<th><strong>Description<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Filtrage collaboratif<\/td>\n<td>Bas\u00e9 sur l\u2019hypoth\u00e8se que les gens aiment les choses similaires \u00e0 celles qu\u2019ils aimaient dans le pass\u00e9 et les choses qui plaisent aux personnes ayant des go\u00fbts similaires.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Filtrage bas\u00e9 sur le contenu<\/td>\n<td>Recommande des \u00e9l\u00e9ments en comparant le contenu des \u00e9l\u00e9ments et le profil d&#039;un utilisateur.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>M\u00e9thodes hybrides<\/td>\n<td>Ces m\u00e9thodes combinent le filtrage collaboratif et le filtrage bas\u00e9 sur le contenu, visant \u00e0 \u00e9viter certaines limitations.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectives futures sur le filtrage collaboratif<\/h2>\n<p>Avec l\u2019av\u00e8nement de technologies plus sophistiqu\u00e9es d\u2019apprentissage automatique et d\u2019intelligence artificielle, les m\u00e9thodes CF \u00e9voluent. Les techniques d&#039;apprentissage profond sont d\u00e9sormais utilis\u00e9es pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les complexes de mucoviscidose, fournissant ainsi des recommandations plus pr\u00e9cises. En outre, des recherches visant \u00e0 r\u00e9soudre les probl\u00e8mes de raret\u00e9 des donn\u00e9es et de d\u00e9marrage \u00e0 froid sont en cours, ce qui promet des m\u00e9thodes CF plus efficaces et efficientes \u00e0 l&#039;avenir.<\/p>\n<h2>Serveurs proxy et filtrage collaboratif<\/h2>\n<p>Les serveurs proxy, comme ceux fournis par OneProxy, peuvent indirectement contribuer au filtrage collaboratif. Ils offrent anonymat et s\u00e9curit\u00e9, permettant aux utilisateurs de naviguer en toute confidentialit\u00e9. Cela encourage les utilisateurs \u00e0 interagir librement avec les \u00e9l\u00e9ments sur Internet sans craindre de compromettre leur vie priv\u00e9e. Les donn\u00e9es r\u00e9sultantes sont essentielles pour CF, car elles s&#039;appuient fortement sur les interactions utilisateur-\u00e9l\u00e9ment pour formuler des recommandations.<\/p>\n<h2>Liens connexes<\/h2>\n<ol>\n<li><a href=\"http:\/\/grouplens.org\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Recherche GroupLens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/research.netflix.com\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Recherche Netflix<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.amazon.science\/tag\/recommendation\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Recherche Amazon<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Biblioth\u00e8que num\u00e9rique ACM<\/a> pour la recherche acad\u00e9mique sur le filtrage collaboratif<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/scholar.google.com\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Google Scholar<\/a> pour les articles acad\u00e9miques sur le filtrage collaboratif<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476320","wiki","type-wiki","status-publish","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Collaborative Filtering: A Comprehensive Guide<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Collaborative Filtering?","answer":"<p>Collaborative Filtering (CF) is an algorithmic method used within recommendation systems to predict a specific user's interests based on the preferences collected from numerous users.<\/p>"},{"question":"What is the history of Collaborative Filtering?","answer":"<p>The term Collaborative Filtering was first introduced in the GroupLens project by the University of Minnesota in 1994, which was designed for Usenet news. However, the concept was first mentioned in 1992 by David Goldberg and others from Xerox PARC, who developed Tapestry, an early email system that allowed users to filter messages based on tags.<\/p>"},{"question":"How does Collaborative Filtering work?","answer":"<p>Collaborative Filtering works by creating a user-item matrix, which is filled with the preferences (such as ratings) given by users to items. It then calculates the similarity between users or items, predicts the ratings of the items not yet rated by a user, and recommends the top-N items with the highest predicted ratings.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Collaborative Filtering?","answer":"<p>The key features of Collaborative Filtering include personalization, adaptability, and scalability. However, it does have challenges such as the cold start problem, which is when there is insufficient data to make accurate recommendations for new users or items.<\/p>"},{"question":"What types of Collaborative Filtering exist?","answer":"<p>There are three main types of Collaborative Filtering: Memory-based CF that uses the memory of previous users' interactions to compute user or item similarity, Model-based CF that learns a model to predict user preferences, and Hybrid CF that combines the Memory-based and Model-based methods to overcome certain limitations.<\/p>"},{"question":"How is Collaborative Filtering used and what are the associated problems?","answer":"<p>Collaborative Filtering is used in various domains such as movies, music, news, books, research articles, search queries, social tags, and general products. The associated challenges include the cold start problem, sparsity, and scalability. However, solutions exist, such as hybrid models, dimensionality reduction techniques, and the use of more scalable algorithms.<\/p>"},{"question":"How does Collaborative Filtering compare to similar techniques?","answer":"<p>Collaborative Filtering is based on the assumption that users will like things similar to what they liked in the past and things liked by people with similar tastes. This contrasts with Content-Based Filtering, which recommends items by comparing the content of the items and a user profile. Hybrid Methods combine Collaborative Filtering and Content-Based Filtering to avoid certain limitations.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives on Collaborative Filtering?","answer":"<p>The future of Collaborative Filtering includes the advent of more sophisticated machine learning and artificial intelligence technologies. Deep learning techniques are being used to develop complex models for CF, providing more accurate recommendations. Ongoing research aims to address challenges of data sparsity and the cold start problem.<\/p>"},{"question":"How are proxy servers associated with Collaborative Filtering?","answer":"<p>Proxy servers can indirectly aid in Collaborative Filtering by providing anonymity and security, which allows users to browse with privacy. This encourages users to freely interact with items on the internet without fearing to compromise their privacy, leading to more user-item interaction data that CF relies on for making recommendations.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476320","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476320\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476320"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}