La recommandation de produits s'adapte aux goûts du consommateur

Par 30 avril 2009 1 commentaire
Mots-clés : Smart city, Europe

Pour améliorer la pertinence des systèmes de recommandations, l'University College de Dublin travaille sur un système capable d'étendre les propositions à des articles moins proches de ceux choisis par le consommateur.

Pour résoudre les problèmes de pertinence des systèmes de recommandations, Barry Smyth de l'University College de Dublin, travaille sur un système capable de proposer des produits qui correspondent aux goûts du consommateur sans être trop proches de ceux qu'il a mis dans son panier. Le dispositif est basé sur l'équilibre entre similarité et diversité. C'est-à-dire qu'il combine deux algorithmes remplissant chacun une fonction différente. Le premier fournit des recommandations aléatoires peu précises à chaque achat. Par exemple si un internaute commande un livre policier, il se verra recommander des thrillers, des policiers sans liens précis avec le livre original. C'est là qu'intervient le deuxième programme, qualifié d'étendu
Diversifier les propositions
Il est capable de cibler les caractéristiques de l'article original afin de faire le lien avec les recommandations produites par le premier algorithme. Selon le chercheur, un tel outil correspond à un véritable besoin : nombreux sont les sites Internet qui proposent un système de recommandation. Pourtant, ces outils ne sont pas toujours pertinents dans leurs propositions. Dans la mesure où ils mettent en avant des produits trop similaires à ceux que le consommateur a choisis : un inconditionnel de telle série de livres ne se verra recommander, bien souvent, que les ouvrages de cette même série.
Un système breveté
Le système développé par Barry Smith permettra à un fan d'une série d'ouvrages de ne se voir recommander qu'un seul autre livre de la même série. Et d'autre articles, provenant du même univers, mais plus diversifiés. " Améliorer la qualité des recommandations de cette manière rendra les consommateurs davantage satisfaits. Et cela améliorera les ventes en ligne " assure le chercheur. Le système développé est compatible avec les techniques de recommandation déjà existantes, et a été breveté par les autorités chinoises et américaines.

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1 Commentaire

intéressant : ce type de recommandations pourrait servir les distributeurs du food : ils pourraient améliorer leur image et leur service en réinvestissant finalement leur rôle : faire découvrir des produits..pertinents pour chacund e ses clients.

Soumis par Kattau (non vérifié) - le 04 mai 2009 à 19h46

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