Répondre 1 on une question Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ? Wikipédia Youtube Facebook Amazon Outlook Dropbox ? - réponse sur le e-connaissances.com
En plus de choisir les titres Ă inclure dans les diffĂ©rentes sections de votre page dâaccueil Netflix, notre systĂšme classe chaque titre dans sa section, ainsi que les sections les unes par rapport aux autres. Pour ce faire, il utilise des algorithmes complexes afin de proposer une expĂ©rience Comment demander Ă Netflix de mettre une sĂ©rie ? Pour ajouter des titres Ă Ma liste Site Web de Netflix placez le curseur sur un titre puis sĂ©lectionnez lâicĂŽne plus ». Appareil mobile sĂ©lectionnez un titre, puis Ăpisodes et infos, puis lâicĂŽne plus ». TV choisissez un titre, puis sĂ©lectionnez Ajouter Ă Ma logiciels utilisent des algorithmes de recommandation ? Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de ⊠Youtube. Facebook. Amazon. Outlook. plus, Quelles application utilisent des algorithmes de recommandation ?Parmi ces sites web, lesquels utilisent des algorithmes de recommandation ? ⊠De la mĂȘme maniĂšre, Facebook, Twitter et Google sont tous des algorithmes qui ont des utilisateurs qui essaieront de voir ce quâils veulent, et cela prend la dĂ©cision la plus efficace de le fonctionne les algorithmes de recommandations ?Du peu que lâon sait de son fonctionnement, il nâutilise en fait pas explicitement de graphe de connaissance. Il utilise plutĂŽt un rĂ©seau de neurones artificiels, qui ne cherche quâĂ maximiser aveuglĂ©ment le temps de visionnage par demander Ă Netflix de mettre un film ?Il suffit de cliquer sur le bouton centre dâaide », puis sur le lien demander des films ou des sĂ©ries TV ». Comme son nom lâindique, cela permet de soumettre trois idĂ©es de film ou de sĂ©rie que lâon aimerait regarder. Netflix traitera alors votre demande, mais il ne faut pas se faire trop dâillusions !Comment avoir de nouveaux films sur Netflix ?Lancez Netflix sur votre profil. Dans la barre dâadresse, vous devez voir lâURL suivante Pour accĂ©der Ă une catĂ©gorie bien prĂ©cise, il suffit de rentrer le code secret Ă la suite de lâadresse ex effacer une sĂ©rie sur Netflix ?Sous la vignette du programme Ă faire disparaĂźtre, appuyez sur le bouton dâoptions figurĂ© par trois petits points. Dans le menu qui sâaffiche, choisissez de le Supprimer de la section et validez votre choix en appuyant sur Supprimer. Le programme devrait alors avoir dĂ©finit un systĂšme de recommandation comme une forme spĂ©cifique de filtrage de lâinformation visant Ă prĂ©senter les Ă©lĂ©ments dâinformation films, musique, livres, news, images, pages Web, etc qui sont susceptibles dâintĂ©resser lâ rĂ©seaux sociaux utilisent des algorithmes de recommandation ?Les avis collectĂ©s peuvent ĂȘtre explicitement donnĂ©s par les utilisateurs du systĂšme, comme le sont les âlikesâ Facebook, les notes sur Netflix, les favoris sur Twitter, qu Amazon utilise des algorithmes de recommandation ?En effet, utilise des algorithmes de recommandation pour personnaliser son site web en fonction des intĂ©rĂȘts de chaque client. Ces algorithmes sont basĂ©s sur le filtrage collaboratif Item-to-Item. Le calcul en temps rĂ©el sâadapte au nombre de clients et au nombre de produits dans le utiliser des algorithmes de recommandation ?Pour les plateformes tout dâabord, qui grĂące Ă leurs algorithmes peuvent rĂ©pondre aux besoins de leurs utilisateurs et parfois mĂȘme les anticiper. ⊠Ils permettent Ă©galement dâoffrir une expĂ©rience personnalisĂ©e Ă lâutilisateur en fonction de ses goĂ»ts et de ses centres dâ que WikipĂ©dia utilise des algorithmes de recommandation ?Wikipedia dĂ©finit un systĂšme de recommandation comme une forme spĂ©cifique de filtrage de lâinformation visant Ă prĂ©senter les Ă©lĂ©ments dâinformation films, musique, livres, news, images, pages Web, etc qui sont susceptibles dâintĂ©resser lâ que Fnac utilisent des algorithmes de recommandation ?Fnac Darty est en train de repenser son systĂšme de recommandation de produits en ligne grĂące Ă des algorithmes de personnalisation conçus en signaler un film sur Netflix ?AccĂ©dez Ă votre Historique sur le site Web de Netflix. Recherchez le titre qui pose problĂšme. SĂ©lectionnez Signaler un problĂšme Ă cĂŽtĂ© du titre ou de lâĂ©pisode je ne trouve pas un film sur Netflix ?Si des sĂ©ries TV ou des films ne sont pas disponibles dans votre langue, ou si vous ne voyez pas les mĂȘmes titres que dâautres personnes situĂ©es dans votre rĂ©gion, il se peut que Netflix considĂšre que vous vous trouvez dans un autre pays ou rĂ©gion du Euphoria nâest pas sur Netflix ?La sĂ©rie de Sam Levinson confirme peut-ĂȘtre un effet de mode dans le monde des sĂ©ries, celui de lâĂ©pisode spĂ©cial Covid-19â. De nombreuses productions ont Ă©tĂ© mises Ă lâarrĂȘt, ou bien ont subi des retards consĂ©quents, Ă cause de la crise sanitaire mondiale que nous je ne trouve pas tous les films sur Netflix ?Si des sĂ©ries TV ou des films ne sont pas disponibles dans votre langue, ou si vous ne voyez pas les mĂȘmes titres que dâautres personnes situĂ©es dans votre rĂ©gion, il se peut que Netflix considĂšre que vous vous trouvez dans un autre pays ou rĂ©gion du dĂ©bloquer les films sur Netflix ?Pour dĂ©bloquer des catĂ©gories, il vous suffit de vous connecter Ă votre compte et de saisir ou copier cette adresse suivie du code de la catĂ©gorie certains films ne sont pas sur Netflix ?Si nous renouvelons les droits de licence dâune sĂ©rie TV ou dâun film, le titre reste disponible sur Netflix. Si un titre nâest pas renouvelĂ©, nous vous adressons un prĂ©avis avant quâil ne disparaisse du catalogue supprimer une sĂ©rie en cours sur Netflix sur ordinateur ? Une manipulation dâune extrĂȘme simplicitĂ© Rendez-vous dans la rubrique Reprendre avec le profil de » Cliquez sur les trois points verticaux du programme que vous souhaitez supprimer . Cliquez ensuite sur Supprimer de la section » Confirmez votre action en appuyant sur Ok »Comment supprimer une sĂ©rie en cours sur Netflix sur ps4 ?Netflix â Comment supprimer les films en cours de visionnage Sous chaque titre en cours de visionnage, vous apercevez trois petits points. Appuyez dessus. Une fenĂȘtre pop-up va sâouvrir. En bas de la liste, vous verrez la mention Supprimer de la sĂ©lection ».Comment supprimer reprendre un visionnement Netflix ? Comment supprimer des titres de la rangĂ©e Reprendre la lecture » Continue Watching Pour voir les options lorsque vous visionnez sur le Web, placez votre curseur sur un titre de la rangĂ©e. Sur les appareils mobiles, touchez Menu . SĂ©lectionnez lâoption Supprimer de la 17Nous nous efforçons de maintenir notre contenu vrai, prĂ©cis, correct, original et Ă jour. Pour toute suggestion, correction ou mise Ă jour, veuillez nous contacter. Nous promettons de prendre des mesures correctives au mieux de nos capacitĂ©s.
Classementet recommandation Avec la version TPU VMs GA, Google introduit la nouvelle API TPU Embedding, qui peut accĂ©lĂ©rer les charges de travail de classement et de recommandation basĂ©es sur le ML. De nombreuses entreprises sont aujourd'hui construites autour de cas d'utilisation de classement et de recommandation, tels que lesMessages 2,893 Sujets 64 Inscription Mar 2016 Type Particulier 04-12-2019, 1201 AM Modification du message 04-12-2019, 1218 AM par a supprimer merci. Oui c'est evident, la musique reste la meme aux delires d'idiophiles prĂšs. Mais le sujet n'est pas la ! Ce qui est souvent reprochĂ© aux sites de streaming c'est l'orientation du consommateur au travers des playlists et algorithmes de recommandation qui tue un peu la diversitĂ©. Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... Le deuxiĂšme reproche vise le systĂšme de remunetation. On a meme accusĂ© Spotify de crĂ©er de faux artistes pour diminuer les redevances dues aux maisons de disques. En regardant de prĂšs les exemples citĂ©s on s'apperçoit qu'il s'agit essentiellement d'artistes utilisant des pseudos ou d'artistes qui ecrivent des morceaux d'un certain type ex mood piano music exclusivement pour le streaming c'est a dire qu'ils ne publient meme pas de CD. Voici un article sur le sujet Concernant la rĂ©munĂ©ration des artistes il y a deux aspects - le premier rejoint le manque de diversitĂ©. Quelques artistes percoivent la tres grande majoritĂ© des revenus - le deuxiĂšme est liĂ© a la faible qualitĂ© des mĂ©ta-donnĂ©es qui fait qu'au moins 25% des redevances ne peuvent pas etre attribuĂ©es prĂ©cisĂ©ment aux ayants-droit. Sur ce point, il y a un projet pour ameliorer l'identification des artistes que j'ai mentionnĂ© dans un autre fil Messages 13,461 Sujets 57 Inscription Feb 2018 Type Particulier Localisation rĂ©gion Caenneaise 14 La rĂ©numĂ©ration des artistes est vraiment le point noir, lĂ dessus c'est indiscutable , surtout en ce qui concerne le streaming, nous n'allons pas refaire le dĂ©bat , nous en avions parlĂ© , c'est vĂ©rifiĂ© . Messages 4,990 Sujets 66 Inscription Nov 2015 Type Particulier Localisation Paris 04-12-2019, 0828 AM Modification du message 04-12-2019, 0925 AM par l'ArĂ©dien. 04-12-2019, 1201 AMpaulw a Ă©crit Ce qui est souvent reprochĂ© aux sites de streaming c'est l'orientation du consommateur au travers des playlists et algorithmes de recommandation qui tue un peu la diversitĂ©. Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... Tu as raison, c'est en effet le reproche qui est fait avec, en arriĂšre plan, une vision critique de la technologie, qui asserviraitt plus qu'elle ne libĂšrerait les gens. Soit dit au passage, ce n'est pas une exclusivitĂ©, mais les français sont particuliĂšrement enclins Ă avoir cette reprĂ©sentation ! Vaste dĂ©bat. En trompe l'oeil puisqu'l y a toujours une intelligence humaine derriĂšre les algorythmes - plus ou moins vive certes Je pense qu'il faut aussi intĂ©grer les Ă©lĂ©ments de contexte de l'expĂ©rience utilisateur. Quand l'algorythme est bien conçu exemple Roon, et que l'ergonomie est Ă©galement bien faite, la dĂ©couverte se faisant en un clic exemple Roon toujours, l'efficacitĂ© est au rendez-vous j'ai pour ma part incroyablement diversifiĂ© mes Ă©coutes grĂące Ă ces "machines". Ce qui ne m'empĂȘche absolument pas de m'appuyer sur l'intelligence humaine Au fond, opposer l'intelligence humaine et celle des machines, je pense que c'est juste de la bĂȘtise SystĂšme ici Streamer Ambre Metrum avec serveur PC fanless i7 Roon Rock ou Daphile et EtherRegen, dac Sonic Frontiers SFD2 MKII, Ampli Kinki EX M1, enceintes JMR Offrande Sup. V2 Messages 13,461 Sujets 57 Inscription Feb 2018 Type Particulier Localisation rĂ©gion Caenneaise 14 " Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... " Est ce vraiment un choix? N'est ce pas plutĂŽt une forme d'obĂ©issance Ă un marchĂ©? Messages 2,893 Sujets 64 Inscription Mar 2016 Type Particulier 04-12-2019, 1048 AM Modification du message 04-12-2019, 1048 AM par a supprimer merci. 04-12-2019, 0828 AMlArĂ©dien a Ă©crit 04-12-2019, 1201 AMpaulw a Ă©crit Ce qui est souvent reprochĂ© aux sites de streaming c'est l'orientation du consommateur au travers des playlists et algorithmes de recommandation qui tue un peu la diversitĂ©. Les recommandations ne sont plus le resultat d'un choix "humain" ex critique musical, DJ d'une station de radio, discaire.... Tu as raison, c'est en effet le reproche qui est fait avec, en arriĂšre plan, une vision critique de la technologie, qui asserviraitt plus qu'elle ne libĂšrerait les gens. Soit dit au passage, ce n'est pas une exclusivitĂ©, mais les français sont particuliĂšrement enclins Ă avoir cette reprĂ©sentation ! Vaste dĂ©bat. En trompe l'oeil puisqu'l y a toujours une intelligence humaine derriĂšre les algorythmes - plus ou moins vive certes Je pense qu'il faut aussi intĂ©grer les Ă©lĂ©ments de contexte de l'expĂ©rience utilisateur. Quand l'algorythme est bien conçu exemple Roon, et que l'ergonomie est Ă©galement bien faite, la dĂ©couverte se faisant en un clic exemple Roon toujours, l'efficacitĂ© est au rendez-vous j'ai pour ma part incroyablement diversifiĂ© mes Ă©coutes grĂące Ă ces "machines". Ce qui ne m'empĂȘche absolument pas de m'appuyer sur l'intelligence humaine Au fond, opposer l'intelligence humaine et celle des machines, je pense que c'est juste de la bĂȘtise C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalitĂ©s donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualitĂ© des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. Messages 1,859 Sujets 30 Inscription Sep 2017 Type Particulier Le processus "dĂ©mat" est sĂ©duisant pour dĂ©buter une discothĂšque. L'amateur de musique qui part de rien, organise sa database. Pour les autres, faire du tĂ©lĂ©chargement ou du streaming en ayant une discothĂšque chargĂ©e et classĂ©e...bof. Qui a dĂ©jĂ tĂ©lĂ©chargĂ© l'intĂ©grale des cantates de Bach ou son oeuvre pour orgue ? Sans doute personne. La notion de "dĂ©mat" ouverture de ses goĂ»ts sur l'extĂ©rieur est essentiellement commerciale avec la facilitĂ© du "clic". Chacun doit Ă©videmment y trouver son compte. Messages 332 Sujets 11 Inscription Aug 2018 Type Particulier Hello. Je n'ai forcement une trĂšs grosse bibliothĂšque 2500 albums mais j'adore l'offre Ă©ditoriale de Qobuz, avec de trĂšs bon articles qui en dehors du cercles des amis me permet de dĂ©couvrir plein de choses. Et lĂ pour moi, il n'y a pas photo. Il m'arrive de craquer et d'acheter assez souvent, et mĂȘme plus qu'avant. J'Ă©coute de la musique le matin en faisant du sport et lĂ c'est 2 heures de bonheur. Quand je commence un album, je le fini et le savoure, et le réécoute. Lumin U1mini, Nas DS918+, iPad, Ps Audio Directstream, Clearaudio Emotion, Kallyste Duel et PrĂ© Trilogy 909, HPS C8-38, Full WhyNot Cables, Musique toujours. Casques Grado PS1000i + Project Headbox ds, B&W PX, P7, intra bose, B&W C2.... Dyslexique, sorry.... Messages 4,990 Sujets 66 Inscription Nov 2015 Type Particulier Localisation Paris 04-12-2019, 1048 AMpaulw a Ă©crit C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalitĂ©s donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualitĂ© des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. J'essaierai de trouver le temps de poser un exemple Roonesque, en partant d'une piste. On peut aussi partir d'une piste que tu aimes bien, n'importe laquelle. SystĂšme ici Streamer Ambre Metrum avec serveur PC fanless i7 Roon Rock ou Daphile et EtherRegen, dac Sonic Frontiers SFD2 MKII, Ampli Kinki EX M1, enceintes JMR Offrande Sup. V2 Messages 2,893 Sujets 64 Inscription Mar 2016 Type Particulier 04-12-2019, 1117 AM Modification du message 04-12-2019, 1132 AM par a supprimer merci. La "demat" peut se faire sans streaming c'est Ă dire Ă partir de fichiers locaux, avec l'avantage de facilitĂ© d'accĂšs Ă ses fichiers, et le gain de place. Les inconvĂ©nients "potentiels" sont 1 l'utilisation de l'informatique - tout le monde ne maĂźtrise pas 2 la qualitĂ© par rapport au CD - le dĂ©bat reste ouvert - voir les nombreux fils sur l'optimisation des serveurs, du reseau 3 les informations disponibles dans les fichiers versus ce que l'on trouve sur une pochette de CD. La aussi, c'est discutable - on peut avoir "plus" d'informations, par exemple avec l'accĂšs dans Roon aux critiques d'AllMusic, bios sur les artistes ou avec Qobuz comme mentionnĂ© au dessus - ou parfois "moins" lorsque les donnĂ©es disponibles dans les bases de meta-donnĂ©es ou les tags sont incomplĂštes Concernant les sites de streaming donc utilisation de la demat sans fichiers locaux - le point 1 est moins important, c'est beaucoup plus simple Ă utiliser et implĂ©menter si on ne doit pas monter chez soi un serveur/NAS - le point 2 reste d'actualitĂ© - le point 3 Ă©galement, voir plus car on ne peut pas bĂ©nĂ©ficier des informations que l'on choisit de gĂ©rer dans ses fichiers. A cela s'ajoute les critĂšres suivants - le coĂ»t abonnement versus achat - l'offre plus grand choix et possibilitĂ© de "dĂ©couvertes" avec les algorithmes, mais indisponibilitĂ© de certains titres - l'accĂšs Ă distance compliquĂ© Ă mettre en place avec des fichiers locaux On a fait le tour de la question ? 04-12-2019, 1114 AMlArĂ©dien a Ă©crit 04-12-2019, 1048 AMpaulw a Ă©crit C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalitĂ©s donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualitĂ© des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. J'essaierai de trouver le temps de poser un exemple Roonesque, en partant d'une piste. On peut aussi partir d'une piste que tu aimes bien, n'importe laquelle. EcoutĂ©e hier - Modern Jazz Quartet - The Last Concert - Summertime... Messages 3,488 Sujets 32 Inscription Feb 2016 Type Particulier F 04-12-2019, 1114 AMlArĂ©dien a Ă©crit 04-12-2019, 1048 AMpaulw a Ă©crit C'est possible, je n'utilise pas ses fonctionnalitĂ©s donc je ne me suis pas fait un avis personnel sur la qualitĂ© des algorithmes, mais c'est un reproche frequent.. J'essaierai de trouver le temps de poser un exemple Roonesque, en partant d'une piste. On peut aussi partir d'une piste que tu aimes bien, n'importe laquelle. Lâalgorythme de Roon est absolument gĂ©nial. Bien meilleur quâun ĂȘtre humain, et largement meilleur que moi. Je nâarriverais jamais Ă faire des playlists dâune telle qualitĂ© et aussi opportunes, mĂȘme en y passant des heures Ă regarder toute ma biblio. Jâai dĂ©couvert dĂ©jĂ beaucoup dâartistes de cette maniĂšre, plus que je nâaurais jamais rĂ©ussi Ă faire en Ă©pluchant des magazines, chroniques ou autres blogs spĂ©cialisĂ©s...qui donnent envie mais déçoivent le plus souvent Ă lâĂ©coute. Lalgorithme privilĂ©gie la satisfaction pour chaque utilisateur. Il est donc important que vous trouviez votre domaine de niche et lâexploitiez. Pour vous y aider, YouTube a dĂ©clarĂ© travailler Ă recueillir davantage dâindicateurs de satisfaction afin de les intĂ©grer aux analyses fournies aux crĂ©ateurs. Posted By Pierre-Nicolas Schwab on 3 Dic, 2018 La premiĂšre journĂ©e de la confĂ©rence RecSys 2018 a Ă©tĂ© dĂ©diĂ©e aux tutoriels. Lâun dâentre eux Ă©tait consacrĂ©e aux mĂ©thodes mixtes dâĂ©valuation de la satisfaction des utilisateurs. Il Ă©tait organisĂ© par une Ă©quipe de chercheurs de Spotify Jean Garcia-Gathright, Christine Hosey, Brian St. Thomas, Ben Carterette et Fernando Diaz de Microsoft Research Canada. Les aspects abordĂ©s portaient sur des mĂ©thodes de recherche qualitative, de recherche quantitative et de lâanalyse de donnĂ©es ; une combinaison de techniques qui ressemble en fait beaucoup Ă ce qui est pratiquĂ© dans le cadre dâĂ©tudes de marchĂ©. Les systĂšmes de recommandation sont Ă©valuĂ©s Ă lâaide de mesures orientĂ©es systĂšme. Câest le point de dĂ©part de ce tutoriel et sa justification. La plupart des mĂ©triques utilisĂ©es pour Ă©valuer les algorithmes de recommandation sont en fait orientĂ©es âsystĂšmeâ elles mesurent principalement les erreurs de ce dernier. Un excellent aperçu de ces mĂ©triques a dâailleurs Ă©tĂ© proposĂ© aprĂšs RecSys 2017 par Marco Creatura. Son analyse montre Ă quel point ces mĂ©triques dominaient les travaux de recherche prĂ©sentĂ©s lors de lâĂ©dition 2017 MSE erreurs quadratiques moyennes mesure F1 MAE erreur absolue moyenne RMSE erreur quadratique moyenne MAP moyenne de la prĂ©cision moyenne PrĂ©cision et rappel Le rappel est la fraction de positifs qui sont correctement Ă©tiquetĂ©s Rappel = vrais positifs /vrais positifs +faux nĂ©gatifs ; la prĂ©cision est la fraction dâexemples classĂ©s comme positifs qui sont vraiment positifs PrĂ©cision = vrais positifs /vrais positifs + faux positifs nDCG net discounted cumulative gain AUC aire sous la courbe MRR ou âMean Reciprocal Rankâ Il sâagit du rang de la premiĂšre bonne rĂ©ponse dâun systĂšme. Pour en savoir plus sur PrĂ©cision, Rappel et le lien avec la courbe ROC, rendez-vous sur cet article. Lâanalyse de Marco Creatura sur les mĂ©triques utilisĂ©es pour Ă©valuer les systĂšmes de recommandations prĂ©sentĂ©s lors de RecSys2017 Pour mesurer la satisfaction, il faut combiner plusieurs techniques En plus des mĂ©triques orientĂ©es systĂšme, des Ă©tudes quantitatives orientĂ©es utilisateurs sont Ă©galement utilisĂ©es plus rarement cependant. Toutefois ces deux mĂ©thodologies sont rarement combinĂ©es. Les avantages de combiner les deux techniques Ă©tudes des utilisateurs et mesures du systĂšme ont Ă©tĂ© au centre de ce tutoriel et ont Ă©tĂ© une rĂ©vĂ©lation ou un rappel salutaire pour de nombreux participants dont moi. MalgrĂ© ma spĂ©cialisation en satisfaction client, je dois avouer que la routine quotidienne liĂ©e au dĂ©veloppement dâalgorithmes de recommandation tend Ă vous faire perdre le recul sur ce qui compte vraiment la satisfaction client ! PrioritĂ© Ă la satisfaction utilisez dâabord une mĂ©thodologie qualitative puis quantitative Les intervenant ont dĂ©crit la mĂ©thodologie idĂ©ale comment Ă©tant mixte. Elle commence dâabord par des techniques de recherche qualitative afin de comprendre les facteurs comportementaux qui entrent en jeu et proposer un modĂšle comportemental global. Les techniques quantitatives enquĂȘtes dâune part, donnĂ©es enregistrĂ©es sur les comportements des utilisateurs dâautre part permettent ensuite de vĂ©rifier le modĂšle et de quantifier les diffĂ©rents facteurs affectant le comportement. Nous nâentrerons pas dans les dĂ©tails de la partie qualitative nous avons un livre blanc sur les techniques dâĂ©tude de marchĂ© qui contient une section dĂ©taillĂ©e sur les Ă©tudes qualitatives et nous concentrerons plutĂŽt sur lâenregistrement des comportements en ligne. InterprĂ©tation de la performance des algorithmes quels comportements faut-il enregistrer ? La question de savoir quelles informations collecter pour mesurer la performance des algorithmes est cruciale mais traitĂ©e souvent de maniĂšre superficielle. La plupart des mesures y compris celles ci-dessus sont basĂ©es sur une mesure clics. Ceci est cependant trĂšs insuffisant pour apprĂ©hender un construit aussi complexe que la satisfaction des utilisateurs face Ă une recommandation algorithmique. Les organisateurs de lâatelier ont proposĂ© dâaborder ce problĂšme en se concentrant sur 4 axes attention interaction rĂ©ussite de la tĂąche effectuĂ©e rĂ©tention / fidĂ©lisation Ce qui mâa beaucoup plus câest leur capacitĂ© Ă proposer des dĂ©finitions simples pour chacun de ces 4 axes. Par exemple, quelle peut ĂȘtre lâutilitĂ© dâune recommandation si lâutilisateur ne la voit pas â attention â et quâest-ce que lâutilisateur veut rĂ©aliser lorsquâil/elle reçoit une recommandation ? Il sâagit lĂ de questions fondamentales mais souvent complĂštement ignorĂ©es jâen ai fait lâexpĂ©rience. Les comportements online courants des utilisateurs et comment les enregistrer Rentrons maintenant dans le dĂ©tail de ces 4 axes. attention Il est ici question de savoir si lâutilisateur a vu la dĂ©cision du systĂšme, en dâautres termes si lâutilisateur a vu ou non la recommandation algorithmique. Le fait de ne pas le voir conduit Ă©videmment Ă lâinaction, un comportement que nous avons abordĂ© dans un autre article. Mesurer lâattention, qui est un concept plus large que le simple fait d'âavoir vuâ, nĂ©cessite de consigner et dâanalyser chargement des pages un long temps de chargement des pages peut faire en sorte que les recommandations ne soient pas visibles. dĂ©filement de la page scroll en faisant dĂ©filer la page lâutilisateur passe-t-il au-dessus des recommandations sans les voir ? Le temps de dĂ©filement vous permet-il de dĂ©duire sâil a eu le temps de voir rĂ©ellement les recommandations ? suivi du curseur le suivi du curseur peut vous aider Ă dĂ©duire si lâutilisateur a vu les recommandations. Il existe en effet des Ă©tudes qui Ă©tablissent les corrĂ©lations entre les mouvements des yeux et les mouvements du curseur, ce qui permet de dĂ©duire si une recommandation sâest retrouvĂ©e dans le champ de vision de lâutilisateur. aspects tactiles pour les appareils mobiles un zoom sur une recommandation est un moyen Ă©vident dâinfĂ©rer lâattention de lâutilisateur oculomĂ©trie câest la mĂ©thode idĂ©ale pour suivre le regard des utilisateurs et en dĂ©duire avec certitude leur attention. Cette mĂ©thode vous renseigne Ă la fois sur les mouvements des yeux la trajectoire des yeux lors de la navigation sur une page et sur le temps passĂ© sur les diffĂ©rents Ă©lĂ©ments. interaction avec les recommandations Lâinteraction avec les recommandations est Ă©videmment trĂšs importante et englobe une sĂ©rie de signaux quâil est intĂ©ressant de suivre. En voici quelques-uns clics le temps de consommation aussi Ă©vident que cela puisse paraĂźtre, le temps de consommation est interprĂ©tĂ© diffĂ©remment selon la plate-forme. Consommer plus de 3 secondes dâune vidĂ©o sur Facebook est considĂ©rĂ© comme une vue. Sur YouTube, câest 30 secondes. Le seuil est extrĂȘmement important et aura un impact important sur la façon dont vous analyserez vos donnĂ©es. enregistrer un Ă©lĂ©ment dans une liste de lecture playlist est aussi un signal fort qui indique Ă quel point vous aimez la recommandation partager un article sur les mĂ©dias sociaux peut ĂȘtre considĂ©rĂ© comme du bouche-Ă -oreille et est un signal fort que lâutilisateur ressent quelque chose de particulier. Soyez toutefois prudent. Cela ne veut pas nĂ©cessairement dire que le sentiment de lâutilisateur est positif. Le bouche-Ă -oreille peut Ă©galement gĂ©nĂ©rĂ© par un sentiment nĂ©gatif. les commentaires laissĂ©s en dessous dâune recommandation sont Ă©galement un signal fort que lâutilisateur ressent quelque chose encore une fois positif ou nĂ©gatif un mĂ©canisme de feedback explicite liĂ© aux Ă©motions est extrĂȘmement utile pour mieux comprendre le comportement de lâutilisateur avec votre interface. Les Ă©moticĂŽnes de Facebook sont un excellent exemple de la façon de faire la diffĂ©rence entre les diffĂ©rents sentiments quâun utilisateur peut ressentir lorsquâil interagit avec votre contenu. la re-consommation excusez le nĂ©ologisme dâun article est un signal extrĂȘmement fort. Comme dans le cas du âpartageâ ce comportement nâest pas nĂ©cessairement liĂ© Ă un sentiment positif. Vous pouvez dĂ©tester un contenu Ă tel point que vous souhaitez le consommer Ă nouveau, mais la probabilitĂ© reste quand mĂȘme faible. La re-consommation est gĂ©nĂ©ralement le signe dâune forte affinitĂ©. lâapprofondissement câest un comportement trĂšs intĂ©ressant que lâon oublie souvent de suivre. Dans lâinterface de Spotify par exemple, vous pouvez cliquer sur le nom de lâartiste pour obtenir plus dâinformations Ă son sujet SuccĂšs de la tĂąche La question principale Ă laquelle vous essayez de rĂ©pondre ici est âLâutilisateur a-t-il grĂące Ă la recommandation atteint son objectif ?â. En dâautres termes, est-il satisfait de la recommandation algorithmique ? InfĂ©rer le succĂšs dâune tĂąche exige que vous compreniez parfaitement ce que lâutilisateur cherche Ă atteindre. Le succĂšs se mesure en fonction de lâobjectif de lâutilisateur. Si vous fournissez une recommandation ou une sĂ©rie de recommandations une playlist par exemple, une consommation complĂšte est un bon signal que lâutilisateur est satisfait de la recommandation. Les organisateurs de lâatelier ont Ă ce sujet attirĂ© lâattention des participants sur une Ă©tude trĂšs intĂ©ressante de Mehrotra et al 2017. Cet article montre que le contexte dĂ©termine comment certains signaux doivent ĂȘtre interprĂ©tĂ©s. âUne requĂȘte nâest rien dâautre quâune supposition faite sur les attributs que le document dĂ©sirĂ© doit avoirâ RĂ©tention / FidĂ©lisation Si les recommandations algorithmiques sont perçues comme utiles par lâutilisateur, vous pouvez vous attendre Ă ce que ce dernier revienne et consomme plus. En consĂ©quence, lâutilisateur peut, sâil apprĂ©cie les recommandations revenir plus souvent frĂ©quence de consommation consommer plus volume de consommation changer son comportement rechercher de nouveaux sujets par exemple explorer davantage et â sâaventurer â dans des catĂ©gories quâil nâavait pas lâhabitude de parcourir auparavant La rĂ©tention / fidĂ©lisation peut prendre plusieurs formes. Il ne sâagit pas seulement du classique indicateur âpages vues par visiteâ. Vous devez choisir minutieusement en fonction du contexte et de votre comprĂ©hension de ce que lâutilisateur veut rĂ©aliser. Conclusions En conclusion, jâai trouvĂ© cet atelier extrĂȘmement utile. Cela mâa aidĂ© Ă rĂ©flĂ©chir Ă la façon dont nous collectons et analysons les donnĂ©es pour nos clients. Je me rends compte quâil est parfois nĂ©cessaire de revenir Ă lâessentiel et de vraiment essayer de comprendre ce que signifie la satisfaction du client. Ironiquement, en tant quâexpert de la satisfaction client je ne peux pas mâexpliquer comment jâai perdu de vue lâimportance de la recherche qualitative et lâimpĂ©rieuse nĂ©cessitĂ© de bĂątir un modĂšle comportemental dans un contexte de recommandation algorithmique. Câest probablement le signe que lorsque vous faites quelque chose pendant trop longtemps, vous avez tendance Ă perdre votre esprit critique. RĂ©fĂ©rence R. Mehrotra, A. Hassan Awadallah, M. Shokouhi, E. Yilmaz, I. Zitouni, A. El Kholy, M. Khabsa. Deep sequential models for task satisfaction prediction. CIKM 2017 Tagalgorithmes de recommandation, mĂ©thodologie Ă©tude de marchĂ© 31.2. Les liens externes renforcent la capacitĂ© du domaine Ă se classer. Lâun des principaux facteurs de la rĂ©putation perçue de votre domaine est la quantitĂ© et la qualitĂ© des liens qui renvoient vers votre site Web. Les liens externes renforcent le score dâautoritĂ© de votre domaine de plusieurs maniĂšres : Ă travers la collecte de donnĂ©es, les algorithmes de recommandation proposent un contenu ciblĂ© et personnalisĂ©. Leur but, garder lâinternaute sur leur site le plus longtemps possible. Ils se basent sur le besoin de trouver rapidement un contenu recherchĂ© sur Internet et dâune surcharge dâinformation en ligne. Face Ă une quantitĂ© trĂšs importante de contenu, il serait presque impossible de trouver un contenu susceptible de plaire aux internautes sans ces recommandations » explique le Dr. Pierre-Nicolas Schwab, spĂ©cialiste des algorithmes de recommandation et fondateur du cabinet et modulablesSi toutes les plateformes utilisĂ©es au quotidien sont dotĂ©es dâalgorithmes de recommandation, ceux-ci varient cependant selon les contraintes et objectifs propres Ă chaque plateforme et appartiennent Ă diffĂ©rentes familles dâalgorithmes. En fonction de la nature de lâentreprise qui utilise lâalgorithme, celle-ci aura diffĂ©rents moyens de lâinfluencer pour atteindre des objectifs qui lui sont propres et pour le bien commun », explique le les sites dâe-commerce comme Amazon, lorsquâon consulte un objet, le site met en avant des articles que dâautres utilisateurs ont aussi recherchĂ©s. La plateforme utilise des algorithmes Ă©galement dans sa barre de recherche afin de prĂ©dire ce que lâutilisateur souhaite, et ce, en fonction du contexte » page sur laquelle on se trouve et historique de navigation et de lâhistorique. Pour Spotify, en revanche, le plus important est de faire vivre les artistes. Si on laisse fonctionner les algorithmes tels quels, ils auront tendance Ă mettre en avant les artistes les plus consommĂ©s et Ă placer les moins connus en bas du classement. La plateforme de streaming musical corrige donc ce mĂ©canisme en modulant les algorithmes pour donner plus de visibilitĂ© aux artistes moins connus, tout en cherchant ce qui peut intĂ©resser les utilisateurs. Ce qui fait ainsi en sorte de sous-pondĂ©rer les artistes avec beaucoup dâexposition mĂ©diatique », prĂ©cise le spĂ©cialiste en algorithmes de plateformes comme YouTube font des essais similaires et modifient leurs algorithmes pour faire en sorte, de maniĂšre artificielle, que certaines vidĂ©os au contenu sensible soient retardĂ©es. Câest la tentative qui a Ă©tĂ© faite lors de lâattaque terroriste de Christchurch au cours de laquelle toutes les vidĂ©os en lien avec lâĂ©vĂ©nement ont Ă©tĂ© retardĂ©es. Il en va de mĂȘme pour Twitter qui sâefforce de ne pas proposer dâinformation non de donnĂ©es et mĂ©tadonnĂ©esGoogle et son algorithme PageRank classe les sites selon le nombre et la qualitĂ© des liens dâautres sites vers eux », prĂ©cise un rapport QuĂ©bĂ©cois sur la ResponsabilitĂ© Algorithmique. Le moteur de recherche ne tire dĂ©sormais plus sa valeur de ses algorithmes, mais des donnĂ©es dâutilisateurs rĂ©coltĂ©es au fil des annĂ©es. Google a jouĂ© la carte de la personnalisation Ă partir de 2005, en redĂ©finissant la pertinence de ses pages en fonction des intĂ©rĂȘts individuels de lâinternaute. En se basant sur les donnĂ©es rĂ©coltĂ©es, le moteur de recherche crĂ©e un profil dâutilisateur sur base de ses caractĂ©ristiques, son comportement antĂ©rieur, lâhistorique de recherche et son adresse lâinverse des algorithmes dâAmazon, qui proposent des produits associĂ©s, Netflix quant Ă lui, utilise les mĂ©tadonnĂ©es afin de recommander des contenus dâun producteur ou dâun acteur apprĂ©ciĂ© par lâutilisateur. Sur Netflix, 80 % de ce qui est consommĂ© vient de lâalgorithme », affirme le Dr. Schwab. La page dâaccueil de chaque utilisateur, ainsi que toutes les catĂ©gories mises en place par la plateforme sont proposĂ©es par des PLAN Faites des Ă©conomies grace aux codes promo Rue du commerceâ HK3nP.