Gérer la fatigue des utilisateurs dans les systèmes de recommandation

Dans le monde d'aujourd'hui, on compte souvent sur des Systèmes de recommandation pour nous aider à trouver du contenu qui correspond à nos préférences. Ces systèmes trient d'énormes quantités d'infos pour suggérer des articles, des vidéos et des produits qui pourraient nous plaire. Mais un souci que les utilisateurs rencontrent, c'est la fatigue à force de voir des recommandations similaires tout le temps. Ce phénomène, qu'on appelle fatigue des utilisateurs, peut vraiment nuire à l'expérience, où les utilisateurs deviennent moins engagés et même perdent tout intérêt pour la plateforme.

La fatigue des utilisateurs survient quand une personne se voit présenter du contenu qui ressemble trop à ce qu'elle a déjà vu, surtout sur une courte période. C'est courant sur les plateformes qui montrent des articles d'actualités, des pubs ou des vidéos. Si les utilisateurs continuent de voir des articles similaires, leur chance d'interagir avec de nouvelles suggestions diminue. Par exemple, si quelqu'un regarde trop de vidéos sur un sujet particulier, son intérêt pour les vidéos de la même catégorie peut diminuer.

Bien que ce problème soit important pour l'Engagement des utilisateurs, il n'a pas encore été vraiment étudié ou traité par beaucoup de systèmes de recommandation. Ce document vise à explorer la fatigue des utilisateurs, aborder ses défis, et fournir une approche améliorée pour les systèmes de recommandation en intégrant la fatigue des utilisateurs dans la façon dont les intérêts sont modélisés.

#Défis dans la modélisation de la fatigue des utilisateurs

S'attaquer à la fatigue des utilisateurs implique de comprendre plusieurs défis :

1. Trouver des caractéristiques pertinentes : Le premier défi consiste à identifier les bonnes caractéristiques qui peuvent indiquer la fatigue des utilisateurs. Les études précédentes se sont principalement concentrées sur des catégories ou types de contenu larges, ce qui peut ne pas refléter avec précision les subtilités de la fatigue des utilisateurs.

2. Impact sur les intérêts des utilisateurs : La fatigue des utilisateurs peut affaiblir l'intérêt d'une personne pour certains types de contenu. Comprendre comment la fatigue interagit avec les intérêts de l'utilisateur est complexe, surtout puisque plusieurs facteurs peuvent contribuer à cette fatigue.

3. Identifier les signaux de fatigue : Il est difficile d'obtenir des signaux explicites de fatigue des utilisateurs à partir des interactions historiques d'un utilisateur. Souvent, les utilisateurs ne réalisent pas qu'ils sont fatigués jusqu'à ce qu'ils cessent d'interagir avec les recommandations.

#Approche proposée : FRec

Pour s'attaquer à ces problèmes, nous proposons une nouvelle méthode qui modélise la fatigue des utilisateurs dans le contexte de l'apprentissage des intérêts pour des recommandations séquentielles, appelée FRec.

#Étape 1 : Extraction des intérêts des utilisateurs

On commence par capturer les intérêts d'un utilisateur à partir de ses interactions historiques. Au lieu d'utiliser seulement des caractéristiques de base, on se concentre sur une vue plus détaillée des intérêts. Chaque élément avec lequel l'utilisateur interagit est représenté par un vecteur unique qui capture divers aspects de cet élément. En analysant la séquence historique des interactions de l'utilisateur, on crée une matrice qui représente ces embeddings multi-intérêts.

#Étape 2 : Mesurer la similarité entre les éléments

La prochaine étape est de comprendre à quel point le nouveau contenu est similaire à ce que l'utilisateur a déjà vu. Pour cela, on développe une matrice de similarité consciente des intérêts. Cette matrice quantifie la similarité entre un élément cible (l'élément que l'on veut recommander) et les éléments historiques en fonction des intérêts de l'utilisateur.

En calculant la similarité entre ces éléments, on peut mieux évaluer la probabilité de fatigue des utilisateurs. Si un utilisateur interagit fréquemment avec des éléments similaires à ceux qui lui sont recommandés, cela peut signifier qu'il pourrait éprouver de la fatigue.

#Étape 3 : Comprendre l'influence de la fatigue des utilisateurs

Une fois qu'on a les mesures de similarité, on doit examiner comment cette fatigue impacte les intérêts à long terme de l'utilisateur. C'est crucial d'adapter les recommandations pour refléter l'état de fatigue de l'utilisateur. Par exemple, si un utilisateur a regardé beaucoup de vidéos sur des chats, son intérêt pour ce sujet peut diminuer avec le temps. Donc, on a besoin d'un mécanisme pour ajuster la façon dont on priorise certaines recommandations.

#Étape 4 : Apprentissage des intérêts à court terme

La fatigue des utilisateurs n'affecte pas seulement les intérêts à long terme ; elle peut aussi influencer les décisions à court terme. Pour modéliser cela, on introduit une unité récurrente à seuil de fatigue (FRU) qui prend en compte les interactions récentes de l'utilisateur et les signaux de fatigue. Cette unité aide à affiner les intérêts à court terme de l'utilisateur en tenant compte de la fatigue qu'il peut ressentir suite à une exposition récente au contenu.

#Étape 5 : Obtenir des signaux de fatigue par augmentation

Un défi important est le manque de signaux explicites pour la fatigue des utilisateurs. Pour atténuer cela, on propose une technique novatrice appelée augmentation de séquence. Cette méthode génère des séquences alternatives qui simulent la fatigue en introduisant des répétitions des éléments récemment consommés. En analysant ces séquences, on peut mieux comprendre comment la fatigue se manifeste.

#Étape 6 : Apprentissage contrastif pour de meilleures prédictions

Pour s'assurer que notre modèle représente fidèlement la fatigue des utilisateurs, on utilise une stratégie d'apprentissage contrastif. Cela implique de contraster des séquences normales avec des séquences augmentées qui simulent la fatigue. En établissant une distinction claire, notre modèle améliore sa capacité à prédire la fatigue des utilisateurs.

#Résultats et analyse

On a réalisé des expériences approfondies en utilisant des ensembles de données du monde réel provenant de plateformes populaires pour évaluer l'efficacité de notre modèle FRec.

#Évaluation des performances

Nos résultats ont montré que FRec surpasse significativement les modèles de recommandation existants sur divers indicateurs, confirmant sa robustesse. Avec FRec, on a observé des améliorations notables dans les métriques de précision et d'engagement par rapport à d'autres modèles.

Notre approche ne se contente pas d'atteindre des métriques de précision plus élevées, mais démontre aussi une diminution de la fatigue des utilisateurs. Les utilisateurs ont rapporté de meilleures expériences, ce qui peut aider à les garder sur les plateformes plus longtemps.

#Métriques d'engagement des utilisateurs

Des tests en ligne ont été réalisés pour analyser comment FRec affecte directement l'engagement des utilisateurs. On a surveillé des indicateurs comme le nombre total de vidéos visionnées et l'activité des utilisateurs au sein de l'application. Les résultats ont indiqué que FRec a conduit à une augmentation substantielle de l'activité des utilisateurs, suggérant que les utilisateurs se sentaient moins fatigués et plus enclins à explorer du contenu supplémentaire.

#Conclusion

Notre étude introduit une méthode innovante pour intégrer le concept de fatigue des utilisateurs dans les systèmes de recommandation. En faisant de la fatigue des utilisateurs un point central, on peut améliorer l'expérience globale et l'engagement sur les plateformes numériques. Notre méthode proposée, FRec, identifie efficacement les signaux de fatigue, mesure les Similarités entre les intérêts, et ajuste les recommandations en conséquence.

À l'avenir, on vise à affiner encore FRec, en incorporant éventuellement des données d'interaction supplémentaires pour améliorer sa compréhension de la fatigue. On espère aussi développer des métriques qui mesurent spécifiquement l'impact de la fatigue pour mieux évaluer l'efficacité des recommandations.

#Implications pour la recherche future

Ce travail encourage une investigation plus approfondie sur la manière dont la fatigue des utilisateurs peut être mesurée et traitée systématiquement au sein des systèmes de recommandation. En étant plus conscient des expériences des utilisateurs et de la manière dont la fatigue affecte l'engagement, on peut créer des systèmes qui offrent de véritables interactions enrichissantes plutôt que des suggestions répétitives. En faisant avancer cette recherche, on peut contribuer au développement d'algorithmes de recommandation plus intelligents et plus résilients qui gardent les utilisateurs activement engagés.