Comment assurer la nouveauté et la diversité des recommandations?

Pour assurer la nouveauté et la diversité des recommandations, plusieurs approches sont utilisées:

• Filtrage d'éléments similaires : exclure de la liste des objets trop similaires ou déjà vus par l'utilisateur.
• Introduction de hasard : ajouter des éléments aléatoires ou utiliser des méthodes stochastiques pour élargir le spectre des recommandations.
• Algorithme de classement multifactoriel : combiner la pertinence avec des métriques de diversité (par exemple, maximiser la distance entre les éléments recommandés dans l'espace des caractéristiques).
• Enrichissement des données : utiliser des sources d'information supplémentaires pour élargir la gamme.
• Retour d'information de l'utilisateur : adapter les recommandations en fonction des préférences et réactions de l'utilisateur.

Exemple : dans un système de recommandation de films, on peut utiliser une métrique de diversité pour ne pas recommander uniquement des films d'un même genre, mais inclure différents genres, en maintenant un équilibre entre pertinence et nouveauté.