Définition : Filtrage collaboratif sens strict

Le filtrage collaboratif est une technique de personnalisation sur les sites marchands qui permet de faire des recommandations d’achat à un internaute en comparant ses préférences sous forme d’évaluations produits (livres, disques, films, jeux,..) aux jugements portés par des internautes au profil similaire sur des produits qui n’ont pas encore été achetés par le prospect à qui est faite la recommandation.

Le terme de collaboratif est utilisé car la technique nécessite que l’internaute ait déclaré préalablement ses goûts à travers une évaluation de produits (livres lus, films vus, etc.).

Le principe est de dire « vous devriez aimer ce livre ou ce film car les internautes ayant les mêmes goûts que vous l’ont aimé ».

Technologiquement et intellectuellement performante, ce type de solution de recommandation n’a pas pu s’imposer, car elle demande un investissement initial de l’utilisateur (phase d’étalonnage goûts / notations) et un très grand nombre d’individus et notations en base pour être réellement efficace.

La recommandation du genre, « les individus ayant acheté ce livre ont également acheté celui-ci » n’est pas réellement un filtrage collaboratif car on ne sait pas si ils ont apprécié leur achat.

Un exemple d’utilisation du filtrage collaboratif :