Le filtrage collaboratif (CF) est une approche de recommandation populaire qui a fait l'objet de recherches approfondies au cours des deux derni res d cennies, ce qui a donn lieu un ensemble vari d'algorithmes et une vaste collection d'outils permettant d' valuer leurs performances. Cette recherche propose une nouvelle approche de recommandation pour traiter les probl mes de mouton gris et de raret des donn es, dans le but d'am liorer la pr cision de la pr diction en d duisant de nouveaux utilisateurs partir des utilisateurs existants dans les ensembles de donn es. Cette transformation cr e des utilisateurs ayant des pr f rences oppos es celles des utilisateurs r els, ce qui augmente le nombre d'utilisateurs et r sout les deux probl mes mentionn s. Les performances de cette approche ont t valu es l'aide de deux ensembles de donn es, MovieLens et FilmTrust. Dans l'ensemble, ce livre contribue au d veloppement de meilleurs syst mes de recommandation capables de relever les d fis de la surcharge de donn es et d'am liorer l'exp rience de l'utilisateur.
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