L'échange donne sa pertinence au contenu multimédia

Par 27 mai 2009
Mots-clés : Smart city

Pour aider à identifier les vidéos intéressantes, la plate-forme queveo.tv recoupe profils et échanges entre ses membres pour créer des recommandations.

La multiplication des chaînes de télévision, notamment via le câble, la TNT ou encore les plates-formes digitales, rend difficile la lecture des programmes proposés. Pour aider les téléspectateurs à filtrer ces émissions, un groupe de chercheurs de l'université de Vigo - l'Interactive Digital Television Laboratory - a développé une application collaborative qui recommande des programmes en fonction des notes données par la communauté. La solution est accessible gratuitement au grand public sur le site queveo.tv, elle propose d'abord aux membres d'indiquer quels sont leurs programmes favoris.
Une combinaison de deux méthodes
Ensuite, l'université a combiné deux méthodes existantes : la recommandation selon le profil personnel du membre et celle via les choix faits pas d'autres membres dont les goûts sont proches de ceux de l'utilisateur. L'utilisateur peut écrire des commentaires sur une émission en particulier, envoyer des recommandations à ses contacts ou encore échanger via un chat. Jusqu'à maintenant, la majeure partie des algorithmes de recommandation opéraient selon l'un des deux processus.
Affiner le système de recommandations
Certains utilisaient les techniques des filtres d'information, ou IF : ce type d'outils recommande des programmes similaires à ceux qui ont été regardés dans le passé par le membre. D'autres étaient basés sur le filtre social, ou CF. Dans ce cas, les propositions résultaient de la  base de données des recommandations faites par les utilisateurs ayant des goûts similaires à celui de l'utilisateur. L'association de ces deux systèmes sur Queveo.tv permet d'affiner les résultats qui sont présentés à l'utilisateur.

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