Une approche de filtrage collaboratif mise au point pour prédire des achats intercatégories basée sur des paniers de données binaires

Andreas Mild and Thomas Reutterer
Additional contact information
Andreas Mild: Vienna University of Economics and Business - WU - Wirtschaftsuniversität Wien [Austria]
Thomas Reutterer: Vienna University of Economics and Business - WU - Wirtschaftsuniversität Wien [Austria]

Post-Print from HAL

Abstract: Pendant longtemps, les distributeurs se sont intéressés au comportement d'achat intercatégoriel de leurs clients. Récemment, la recherche de modèles de relations intercatégorielles parmi les assortiments de distribution est devenue de plus en plus attractive, du fait de son potentiel promotionnel, pour les systèmes de recommandation utilisés dans des environnements Internet. Les algorithmes de filtrage collaboratif sont fréquemment utilisés dans de tels cadres pour la prédiction de choix, de préférences et/ou de notations d'internautes. Cet article étudie la pertinence de telles méthodes pour des situations de consommation où l'information de choix est binaire sans contrainte (i.e., choix/non-choix d'items, comme dans le cas de données concernant des paniers d'achats). Nous présentons une extension des algorithmes de filtrage collaboratif pour ce type de situation et nous l'appliquons à une base de données concrète de transactions commerciales. La nouvelle méthode est comparée à d'autres algorithmes plus conventionnels et peut être considérée comme précise pour effectuer des prévisions.

Keywords: Filtrage collaboratif; systèmes de recommandations; analyse de paniers (search for similar items in EconPapers)
Date: 2003-12-01
References: Add references at CitEc
Citations:

Published in Recherche et Applications en Marketing (French Edition), 2003, 18 (4), pp.81-95. ⟨10.1177/076737010301800405⟩

There are no downloads for this item, see the EconPapers FAQ for hints about obtaining it.

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:hal:journl:hal-02022846

DOI: 10.1177/076737010301800405

Access Statistics for this paper

More papers in Post-Print from HAL
Bibliographic data for series maintained by CCSD ().