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Profilage de goût et recommandation (R) | Les plateformes offrant des produits culturels cherchent le plus possible à établir une corrélation entre ce que l'internaute cherche et ce qu'elles ont à lui offrir. Ainsi par diverses méthodes, elles profilent les goûts de leurs abonnés ou des internautes qui fréquentent anonymement leurs services. On moucharde les écoutes, les recherches et les listes d'écoute créées par les usagers, on questionne les internautes quant à leurs préférences. Les mécaniques de recommandation se fondent sur le filtrage collaboratif, l'analyse du langage naturel (métadonnées descriptives, analyse textuelle de blogs et de sites spécialisés)(3), les annotations Web sémantiques, la curation humaine. À la demande ou à fréquence définie, on recommande ensuite à ces mêmes aux consommateurs des listes d'écoute de nouveautés, de classiques, d'ambiances diverses, modulées selon l'activité ou le moment de la journée. La lecture des recommandations constitue à terme la troisième routine de collecte automatisée du LATICCE.
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Annotations sémantiques et sémantisation des bases de données relationnelles | Ce travail est assimilable aux concepts du Web sémantique et du Web des données : réseaux Internet étendus à l'ensemble des données ouvertes exposées en ligne pouvant être lues, interprétées et présentées par les machines. Ajouter des annotations ou sémantiser des contenus impliquent un travail spécifique répondant à des normes de catalogage. Utiliser ces technologies a une incidence sur la découvrabilité des objets médiatiques et culturels numériques. Voir à ce titre l'article Découvrabilité et métadonnées : nous sommes nuls en documentation de contenu(34).
Ontologies / Référentiels / Thésaurus / Triple stores et triplets | Ces termes issus du champ des sciences de l'information forment les assises du Web sémantique et sont aussi utilisés en intelligence artificielle. Ils renvoient aux notions qui permettent aux machines de tirer du sens des données soumises aux algorithmes de calcul informatique.
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(2) Danielle Desjardins (2016), Découvrabilité : Vers un cadre de référence commun https://trends.cmf-fmc.ca/fr/blog/decouvrabilite-vers-un-cadre-de-reference-commun / Découvrabilité Volet 2 : Le parcours de l'auditoire https://trends.cmf-fmc.ca/fr/research-reports/decouvrabilite-volet-2-le-parcours-de-lauditoire / Surfer sur la vague de la quatrième révolution industrielle https://trends.cmf-fmc.ca/fr/blog/surfer-la-vague-de-la-quatrieme-revolution-industrielle / Les machines qui prédisent ce que vous voulez voir https://trends.cmf-fmc.ca/fr/blog/les-machines-qui-predisent-ce-que-vous-voulez-voir / Économie de l'attention, la conquête des cerveaux https://trends.cmf-fmc.ca/fr/blog/economie-de-lattention-la-conquete-des-cerveaux
(3) Brian Withman (2012), Comment fonctionne et ne fonctionne pas la recommandation musicale https://fr.scribd.com/document/136235243/Brian-Withman-Comment-fonctionne-et-ne-fonctionne-pas-la-recommandation-musicale
(4) Josée Plamondon (2018), Découvrabilité et métadonnées : nous sommes nuls en documentation de contenu https://joseeplamondon.com/decouvrabilite-et-metadonnees-nous-sommes-nuls-en-documentation-de-contenu/
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