Les interactions sociales affinent la recommandation de produits

Par 23 septembre 2009

Pour améliorer la pertinence du résultat d'une recherche sur un site, SocialScope y associe des données en provenance de plates-formes sociales, mais aussi les tags et les commentaires.

Utiliser les interactions sociales pour affiner la recherche de contenu. C'est ce sur quoi travaille SocialScope, développé par Yahoo! Labs et l’université de Colombie Britannique. Le système, qui pourrait trouver de nombreuses applications sur les sites d’e-commerce, fonctionne en trois étapes. La première se présente comme un moteur d’indexation, capable d’agréger le contenu d’un site donné, les informations à caractère social de ses utilisateurs (âge, goûts, amis...) et les tags et commentaires associés aux articles concernés. En utilisant l’ensemble de ces informations et en les liant entre elles, le système est ensuite capable de déterminer les résultats les plus pertinents pour une recherche donnée. Finalement, l’information obtenue est organisée et présentée pour permettre à l’internaute de l’exploiter au mieux.
Justifier les résultats
Par exemple, une recherche de voyage sur Yahoo! Travels fournira à l’internaute une liste de destinations triée en fonction des tags qui leur sont associés (romantique, bon marché, etc.), des cercles d’amis qui les recommandent, par zone géographique... Chaque résultat s’en trouve ainsi justifié. Le système est également capable de déterminer les informations les plus pertinentes avec la recherche en cours. Si une musicienne cherche où effectuer un voyage avec ses enfants, la présence d’infrastructures qui leur soient adaptées prime sur les recommandations culturelles de ses amis musiciens. L’utilisation des tags aussi a été améliorée : "Nous avons mis au point une méthode pour rassembler automatiquement les groupes de tags autour de concepts", explique à L’Atelier Sihem Amer-Yahia, chercheuse chez Yahoo! Labs. "La recherche se base ensuite sur ces concepts pour déterminer les critères de pertinence".
Equilibrer pertinence et diversité
L’information sociale peut soit être développée de manière indépendante par le site ou être récupérée en instaurant des partenariats avec les réseaux sociaux existants. Autre problème, une recherche qui se reposerait uniquement sur la pertinence finirait par enfermer les utilisateurs dans un seul type de recommandation. Par exemple un utilisateur dont l’activité en ligne tournerait beaucoup autour de Woody Allen ne se verrait plus proposer que des films ou des livres du réalisateur new-yorkais. "Il nous a fallu intégrer une nouvelle métrique de diversité et équilibrer entre les deux". L’amateur de Woody Allen se verra ainsi proposer des films de David Lynch, même s’il n’a jamais exprimé d’intérêt pour ce réalisateur auparavant.

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