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Rencontres en ligne : une recommandation entièrement basée sur des images

Recommandation de rencontres en ligne basée sur les images

Selon ce nouveau système de recommandation basée sur l’intelligence artificielle, les images suffisent pour faire les meilleures rencontres en ligne.

Grâce à des réseaux neuronaux, des chercheurs britanniques ont mis au point un système de recommandation uniquement basé sur les images pour les rencontres en ligne. En effet, il ne tient pas compte des informations du profil, mais s’avère plus efficace que les systèmes moins superficiels.

Un système de recommandation basé sur les images pour les rencontres en ligne

Deux chercheurs de l’université de Bristol ont publié un article intitulé « Photos Are All You Need for Reciprocal Recommendation in Online Dating ». Littéralement, cela signifie que les images sont tout ce dont vous avez besoin pour la recommandation réciproque dans les rencontres en ligne.

L’article présente un nouveau système appelé Temporal Image-Based Reciprocal Recommender (TIRR). Il utilise des réseaux neuronaux récurrents (RNN) et interprète l’historique de recherche d’un utilisateur. Plus tôt, en 2020, les mêmes chercheurs ont publié un système similaire appelé InRec.

Les tests du TIRR ont révélé une capacité de prédiction à haute précision des correspondances réciproques entre les utilisateurs. Autrement dit, les résultats affichent une amélioration par rapport aux précédents travaux et aux systèmes basés sur le contenu.

Former et tester le système

Pour former le TIRR, les chercheurs ont récupéré des données sur un site de rencontre populaire comptant des millions d’utilisateurs. Sur le site en question, les utilisateurs ne peuvent communiquer qu’après avoir « aimé » le profil de l’autre.

Au total, l’ensemble de données comprenait 200 000 sujets (hommes et femmes). Par ailleurs, elle incluait également près de 800 000 préférences exprimées par les utilisateurs. Le système de recommandation pour les rencontres en ligne calcule la probabilité d’une correspondance entre deux profils en se basant uniquement sur les images. Durant l’étude, les chercheurs se sont limités à 15 préférences.

Une fois le système développé, il a été testé par rapport à des systèmes de filtrage collaboratif et des systèmes basés sur le contenu. Pour chaque comparaison, le TIRR affichait une précision supérieure. Néanmoins, il y a eu une faible marge de différence avec un système appelé LFRR basé sur le contenu textuel. Cela laisse croire qu’il existe une corrélation entre les deux éléments. En d’autres termes, soit l’attraction visuelle est influencée par le contenu textuel des profils, soit le contenu reçoit plus d’approbation si la photo est attractive.

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