Le filtrage coopératif est un mode de calcul des similitudes existant dans un groupe de clients. L'application considère les comportements d'utilisation du site du groupe de clients présentant le plus de points communs avec l'utilisateur courant et s'en sert comme base pour générer des estimations et des recommandations concernant cet utilisateur. Exemple simple : si un client particulier recherche un livre, l'application de filtrage coopératif détermine le groupe de clients ayant déjà recherché ou acheté ce même livre. L'application génère alors une liste de recommandations possibles à partir des autres articles que les membres du groupe ainsi déterminé ont recherchés ou achetés. La pertinence d'une recommandation est déterminée par le nombre de membres du groupe ayant recherché l'article recommandé. En d'autres termes, si l'article recommandé a été acheté par 75 % des membres du groupe, sa recommandation sera bien plus significative que celle d'un article acheté par un seul membre du groupe considéré. Enfin, les recommandations les plus pertinentes sont affichées sur l'écran du client actuel.
En pratique, l'invocation du filtrage coopératif est bien plus complexe que l'exemple ci-dessus. Un grand nombre d'invocations utilisent plusieurs sources de données, parmi lesquelles peuvent figurer :
Le filtrage coopératif est mis en oeuvre dans WebSphere Commerce via l'intégration du logiciel LikeMinds de Macromedia.
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