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Lexpérience prouve que les résultats sont beaucoup moins probants. Ainsi, plus les avis passés sont similaires, plus lavis de cette personne compte dans le calcul, et inversement. Outre ces problèmes de dimension, pour lesquelles diverses techniques ont été développées, les systèmes de recommandation doivent confronter dautres difficultés. La représentation commune repose sur une matrice, dont chaque ligne correspond à un utilisateur, et chaque colonne correspond à un produit. Le système détermine ensuite facilement les objets que ces utilisateurs ont vus mais quAlice na pas encore consultés. De plus en plus de célibataires veulent enfin trouver l'amour.

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De plus, ils offrent la possibilité de rencontrer des personnes que l'on naurait sans doute pas rencontrées en temps normal, faute de temps ou de contraintes géographiques. Un peu de technique, ce principe, à lorigine des premiers systèmes de recommandation, sappelle le filtrage collaboratif. Ainsi, eDarling propose à chaque membre le profil de célibataires qui lui correspond afin de faciliter au mieux la rencontre de lamour. Lidée qui sous-tend cet algorithme est la suivante : si Alice a des idées similaires à Bob sur un sujet, alors il y a des chances quAlice partage son avis sur un autre sujet, plutôt que celui de quelquun pris au hasard. Pour vous impressionner, voici une formule qui peut tre utilisée pour estimer la note : (o dans la formule, rij désigne texte de profil de rencontre en ligne la note de lutilisateur i sur lobjet j que lon cherche à estimer, r i est la moyenne des notes de lutilisateur i, U est.


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