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Décryptage des algorithmes de recommandation

Décryptage des algorithmes de recommandation Ce module va permettre aux élèves de lycée dérypter e qu’est un algorithme de re ommandation et de comprendre les enjeux associés Cadrage Objectifs : Définir la notion d’algorithme Comprendre le fontionnement d’un algorithme de recommandation Prendre conscience des enjeux associés à ces algorithmes Lien avec les programmes


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CAPACITÉ À INFORMER DES ALGORITHMES DE

l’algorithme s’appuie sur les mots-clés présents dans le nom des chaînes, les titres et les 1 tags afin de lier les vidéos entre elles par un dénominateur commun La recommandation algorithmique pourrait produire des phénomènes dits de chambre d’écho à l’échelle du groupe de participants pouvant affecter la diversité des


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SYNTHÈSE : ALGORITHMES ET RECOMMANDATIONS 4 |

On parle d’algorithme de recommandation sur les réseaux sociaux Dans ce cas, on les utilise pour proposer un contenu susceptible de vous intéresser, en fonction de nombreux critères (dont ce sur quoi vous avez cliqué et passé du temps précédemment) Quel rôle jouent les algorithmes dans ce que nous voyons en ligne ? Les réseaux sociaux ont pour but que l’on reste le plus


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ANIMATION : ALGORITHMES ET RECOMMANDATION DÉMARCHE

de recommandation 4 (15 minutes) Appliquer son algorithme : Distribuer les données “à classer” à chaque équipe et barrer à l’indélébile les colonnes que les élèves ont décidé de ne pas utiliser Les élèves appliquent leur algorithme pour attribuer un score à chacun des 20 articles de la fiche pour établir leur top 3 Les


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Filtrage collaboratif et système de recommandation

Recommandation basée sur la popularité R R –Université Lyon 2 La recommandation peut s’appuye su la popula ité auprès des internautes La même idée de popularité est derrière les recommandations du type : « Les plus lus » ou « Les plus commentés » (01 fév 2017 –8h12) « Partage » = Filtrage actif Un


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Décryptage des algorithmes de recommandation

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algorithme de recommandation





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