Quelles sont les meilleures pratiques pour mettre à jour les profils utilisateur des systèmes de recommandation au fil du temps ?

1 Pourquoi mettre à jour les profils utilisateur ?

Les profils utilisateur ne sont pas seulement un instantané de l’état actuel de l’utilisateur, mais aussi un historique des interactions de l’utilisateur avec le système de recommandation. La mise à jour des profils utilisateur au fil du temps permet au système d’apprendre du comportement, des commentaires et du contexte de l’utilisateur, et d’adapter les recommandations en conséquence. La mise à jour des profils utilisateur peut également aider à éviter les problèmes de démarrage à froid, lorsque le système ne dispose pas d’informations suffisantes sur les utilisateurs nouveaux ou inactifs, et de dérive conceptuelle, où les préférences de l’utilisateur changent au fil du temps en raison de facteurs externes.

2 Comment mettre à jour les profils des utilisateurs?

Différentes méthodes et techniques peuvent être utilisées pour mettre à jour les profils des utilisateurs, en fonction du type et de la source des données, de la fréquence et de la granularité des mises à jour, ainsi que de l’objectif et de la conception du système de recommandation. Les commentaires explicites se produisent lorsque les utilisateurs fournissent des évaluations directes, des critiques ou des préférences pour les articles ou les services avec lesquels ils interagissent. Les commentaires implicites se produisent lorsque le système déduit les préférences de l’utilisateur de leur comportement, telles que les clics, les vues, les achats ou le temps de séjour. Les données contextuelles impliquent la collecte et l’analyse d’informations contextuelles sur l’utilisateur, telles que l’emplacement, l’heure, l’appareil ou l’humeur. Les données sociales exploitent le réseau social de l’utilisateur pour mettre à jour son profil avec des influences sociales, la confiance ou la similitude.

3 Quand mettre à jour les profils utilisateur ?

Lors de la mise à jour des profils d’utilisateurs, plusieurs facteurs doivent être pris en considération, tels que la disponibilité et la fiabilité des données, la stabilité et la volatilité des préférences des utilisateurs et le compromis entre exactitude et efficacité. Les mises à jour par lots conviennent aux systèmes de recommandation à grande échelle ou hors ligne avec des données rares ou bruyantes et des préférences utilisateur qui changent lentement, tandis que les mises à jour incrémentielles sont meilleures pour les systèmes de recommandation dynamiques ou en ligne avec des données riches ou pertinentes et des préférences utilisateur changeant rapidement. Pour les systèmes de recommandation complexes ou adaptatifs, les mises à jour hybrides combinant des mises à jour par lots et incrémentielles peuvent être la meilleure approche, avec des mises à jour par lots pour les profils utilisateur à long terme ou globaux et des mises à jour incrémentielles pour les profils utilisateur locaux ou à court terme.

4 Que mettre à jour dans les profils utilisateur ?

Le contenu et la structure des profils utilisateur varient en fonction du modèle et de l’algorithme du système de recommandation, ainsi que du domaine et de l’objectif de l’application. Des fonctionnalités telles que les données démographiques, les préférences ou la personnalité peuvent être ajoutées, supprimées ou modifiées en fonction de nouvelles données ou de commentaires. Les pondérations indiquent l’importance ou la pertinence de chaque fonctionnalité pour les préférences ou les objectifs de l’utilisateur et peuvent être augmentées, diminuées ou normalisées en fonction des nouvelles données ou des commentaires. Les clusters classent les profils utilisateur en fonction de la similarité ou de la dissimilitude et peuvent être affectés, réaffectés ou fusionnés en fonction de nouvelles données ou commentaires. Les règles définissent les préférences ou les contraintes de l’utilisateur pour les éléments ou les services et peuvent être créées, mises à jour ou supprimées en fonction de nouvelles données ou commentaires.

5 Comment évaluer les mises à jour du profil utilisateur?

La mesure et l’évaluation de l’efficacité et de l’impact de la mise à jour des profils d’utilisateurs peuvent être effectuées au moyen de diverses mesures et méthodes, en fonction de l’objectif et de la performance du système de recommandation. L’exactitude, qui peut être mesurée en comparant les profils d’utilisateurs mis à jour avec la réalité de terrain ou les profils d’utilisateurs de base à l’aide de l’erreur absolue moyenne, de l’erreur quadratique moyenne ou de la précision et du rappel, est une mesure courante. La diversité peut également être évaluée en analysant la distribution ou l’entropie des profils d’utilisateurs mis à jour à l’aide de l’indice de Gini, de l’indice de Shannon ou de la couverture et de la nouveauté. Enfin, la stabilité peut être déterminée en suivant les changements ou les fluctuations des profils utilisateur mis à jour au fil du temps à l’aide de la corrélation temporelle, de la variance temporelle ou des mesures de rétention et de désabonnement.