Brevet FR3017734A1 — publié le 20150821

Recommandation de produits d'un catalogue à partir d'un produit sélectionné et d'un moteur de recherche La présente invention se rapporte à un procédé et dispositif de recommandation de produits d'un catalogue de produits présentés et consultables sur un réseau de communication de type internet. Les produits peuvent être de tout type, par exemple des produits en vente par correspondance, des produits multimédias à télécharger ou à visionner, etc... Les systèmes de recommandation actuels de produits à partir d'un produit sélectionné sont du type "ceux qui ont aimés le produit sélectionné ont aussi aimés ces autres produits". Ces systèmes de recommandation se basent sur l'existence d'une base de données qui répertorie les achats ou les consultations de produits qui ont été faites préalablement par de multiples utilisateurs. Il est donc nécessaire pour ce type de recommandation de construire une base de données d'historiques de comportements ou d'achats avant d'effectuer une recommandation. Cette base de données n'est pas toujours présente, notamment lorsque le catalogue de produit est nouveau et qu'aucun achat ou consultation n'a encore été effectué sur ce catalogue de produits. D'autres systèmes sont basés sur des similarités entre produits pour effectuer des recommandations. Un produit similaire au produit sélectionné, par comparaison de certaines caractéristiques, peut alors être recommandé. Pour cela, il est nécessaire de connaitre les caractéristiques des produits du catalogue pour pouvoir effectuer les comparaisons. Or, il est fréquent que les caractéristiques ou métadonnées des produits ne soient pas connues ou soient insuffisantes pour pouvoir effectuer ce type de recommandation. Il existe donc un besoin pour un système de recommandation de produits d'un catalogue qui fonctionne même lorsqu'il n'existe pas de bases de données d'historiques d'achats ou de consultations en ligne de ces produits ou de données de caractéristiques de ces produits. La présente invention vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet, un procédé de recommandation de produits contenus dans un catalogue de produits consultables sur un réseau de communication à partir d'un premier produit sélectionné Le procédé est tel qu'il comporte les étapes suivantes: - détermination d'une pluralité de requêtes de recherche à partir du premier produit sélectionné et d'un ensemble de deuxièmes produits du catalogue et envoi de cette requête à au moins un moteur de recherche; - obtention du nombre de résultats obtenus de la recherche du au moins un moteur de recherche et calcul, pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue, d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit; - recommandation d'au moins un deuxième produit du catalogue en fonction des coefficients de similarité calculés. Ainsi, il est possible d'effectuer une recommandation de produits dès le début de la mise en ligne du catalogue. Il n'est pas nécessaire avec ce procédé d'avoir des données d'historique ni même d'avoir des données de caractéristiques des produits. En effet, le résultat de recherche effectuée sur les requêtes relatives au produit sélectionné permet d'avoir, dès l'obtention de ce résultat, des recommandations immédiates à effectuer. Ce procédé de recommandation est de plus, simple à mettre en oeuvre et n'est pas couteux en espace mémoire. Les différents modes particuliers de réalisation mentionnés ci-après peuvent être ajoutés indépendamment ou en combinaison les uns avec les autres, aux étapes du procédé de recommandation défini ci-dessus. Dans un mode de réalisation particulier, les requêtes de recherche comprennent une requête de recherche de pages web comportant le premier produit et une requête de recherche de pages web comportant un deuxième produit ou une requête de recherche comportant à la fois le premier produit et un deuxième produit. Ces types de requêtes basiques permettent d'obtenir des résultats même si les moteurs de recherche sollicités ne peuvent pas prendre en compte des opérateurs de type "ET" et "OU" (et effectuent des "OU" ou des "ET" implicites lorsqu'une requête a plusieurs mots-clés) ou ne peuvent prendre en compte que des opérateurs de type "ET". Les résultats de ces requêtes permettent d'obtenir un coefficient de similarité, au moins par estimation. Dans le cas où les moteurs de recherche prennent en compte l'opérateur "OU" les requêtes de recherche comprennent en outre une demande de recherche de pages web comportant soit le premier produit soit le deuxième produit. Les résultats de ces requêtes permettent d'obtenir un coefficient de similarité, par une estimation plus précise. Dans un mode de réalisation particulier, le coefficient de similarité est une estimation d'un coefficient de jacquard défini comme le rapport entre le nombre de pages comportant à la fois le premier et le deuxième produit sur le nombre de pages comportant soit le premier produit, soit le deuxième. Le coefficient de jacquard est particulièrement adapté pour déterminer une similarité entre produits. Il donne en effet d'excellentes performances de recommandation par similarités. Dans le cas où les moteurs de recherche sollicités ne permettent pas d'avoir les éléments de calcul directs de ce coefficient, une estimation de ce coefficient est possible à partir des réponses des requêtes de recherche. Dans un autre mode de réalisation, les requêtes de recherche comportent une requête de recherche de pages web comportant soit le premier produit soit un deuxième produit et une requête de recherche de pages web comportant à la fois le premier produit et le deuxième produit. Ces types de requêtes sont alors adaptés aux moteurs de recherche qui prennent en compte à la fois les opérateurs "ET" et "OU". Avec de tels types de requêtes, il est alors possible de calculer directement un coefficient de jacquard défini comme le rapport entre le nombre de pages comportant à la fois le premier et le deuxième produit sur le nombre de pages comportant soit le premier produit, soit le deuxième. Le coefficient de similarité est alors plus fiable. Dans un autre mode de réalisation, le coefficient de similarité entre le premier produit et un deuxième produit prend en compte un nombre de cooccurrence du premier et du deuxième produit sur les pages web résultantes de la recherche. Ainsi, le coefficient de similarité et la recommandation associée se base sur la coexistence de deux produits sur un grand nombre de pages web ou bien sur un nombre important de coexistence sur une même page web. Ce type de critère suffit pour faire une recommandation intéressante. La présente invention vise également un dispositif de recommandation de produits contenus dans un catalogue à partir d'un premier produit sélectionné. Le dispositif est tel qu'il comporte: - des moyens de détermination d'une pluralité de requêtes de recherche à partir du premier produit sélectionné et d'un ensemble de deuxièmes produits du catalogue et d'envoi de ces requêtes à au moins un moteur de recherche; -des moyens d'obtention du nombre de résultats obtenus de la recherche du au moins un moteur de recherche et des moyens de calcul, pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue, d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit; - des moyens de recommandation d'au moins un deuxième produit du catalogue en fonction des coefficients de similarité calculés. Ce dispositif présente les mêmes avantages que le procédé décrit précédemment, qu'il met en oeuvre. La présente invention se rapporte aussi à un serveur de recommandation comportant un dispositif de recommandation tel que décrit. Elle vise un programme informatique comportant des instructions de code pour la mise en oeuvre des étapes du procédé de recommandation tel que décrit, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. Enfin l'invention se rapporte à un support de stockage, lisible par un processeur, intégré ou non au dispositif de recommandation, éventuellement amovible, mémorisant un programme informatique mettant en oeuvre un procédé de recommandation tel que décrit précédemment. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante, donnée uniquement à titre d'exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins annexés, sur lesquels : la figure 1 illustre un système de communication comportant un serveur de recommandation selon un mode de réalisation de l'invention; la figure 2 illustre sous forme d'organigramme, les étapes d'un procédé de recommandation selon un mode de réalisation de l'invention; et la figure 3 illustre une représentation matérielle d'un dispositif de recommandation selon un mode de réalisation de l'invention. La figure 1 illustre donc un contexte possible de mise en oeuvre de l'invention. Dans ce contexte, un réseau de communication 100 de type réseau internet permet à différentes entités de communiquer. Ces entités sont, par exemple, un utilisateur 105 communiquant par l'intermédiaire d'un terminal de communication, un serveur de produits 106 proposant différents produits contenus dans un catalogue de produits 107, un serveur de recommandation 101 mettant en oeuvre un procédé de recommandation de produits tel que décrit ultérieurement en référence à la figure 2, des serveurs de recherche 102 et 103 qui permettent d'effectuer des recherches de pages web sur le réseau de communication selon des requêtes prédéfinies. Ainsi, dans ce contexte, l'utilisateur qui a sélectionné un premier produit dans le catalogue de produits 107 d'un serveur de produits 106, reçoit suite à cette sélection une recommandation pour un ou plusieurs autres produits du catalogue. Pour cela, le serveur de recommandation détermine à partir du premier produit sélectionné et d'un ensemble de deuxièmes produits potentiellement recommandables contenus dans le catalogue 107, des requêtes de recherche qu'il transmet à un ou plusieurs moteurs de recherche Ml, M2... Dans un autre mode de réalisation, ces moteurs de recherche peuvent faire partie intégrante du serveur de recommandation 104. Avec les résultats de recherche obtenus du ou des moteurs de recherche, le serveur de recommandation obtient le nombre de ces résultats et calcule un coefficient de similarité pour chacun des deuxièmes produits de l'ensemble de deuxièmes produits pour lesquels les requêtes de recherche ont été déterminées. Les coefficients de similarité obtenus sont ensuite comparés et le ou les produits associés aux coefficients de similarité les plus grands sont proposés à l'utilisateur 105 comme produits recommandés. Ce processus peut ainsi être mis en oeuvre pour faire de la recommandation sur une liste de produits sans avoir de connaissances particulières sur les caractéristiques liées aux produits et sans avoir connaissance d'historiques d'achat ou de consultation associés à ces produits. La figure 2 illustre à présent les étapes principales d'un procédé de recommandation selon un mode de réalisation de l'invention. A l'étape E202, un premier produit Pj d'un catalogue (Cg) ou liste de produits consultables par exemple sur le web est sélectionné par un utilisateur. Ceci peut s'appliquer à tout site d'achats en ligne de divers produits physiques mais aussi des produits de téléchargements comme des contenus audio, vidéos ou documents électroniques. Ceci peut également s'appliquer à des produits à visualiser comme des images, des photos, des messages. Ces produits peuvent être consultables sur le web mais aussi sur d'autres réseaux comme par exemple les réseaux sociaux. A l'étape E202, une pluralité de requêtes de recherche est déterminée à partir du premier produit sélectionné (PJ) et d'un deuxième produit (P,) d'un ensemble de deuxièmes produits du catalogue (Cg). L'ensemble de deuxièmes produits peut être le catalogue complet sans le premier produit sélectionné ou bien un sous-ensemble du catalogue. Cet ensemble comporte dans le mode de réalisation décrit ici, un nombre N de deuxièmes produits (Pi) potentiellement recommandables. Ces requêtes de recherche, comme définis ultérieurement, sont envoyées à un ou plusieurs moteurs de recherche. Les résultats sont ensuite obtenus à l'étape E203 et un calcul d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit est effectué. A cette étape, le système peut récupérer le nombre de résultat total estimé de chaque requête si le moteur de recherche fournit cette donnée dans son interface de programmation (API pour "Application Programming Interface" en anglais). Le système peut sinon estimer ce nombre de résultats, par parcours rapide des pages résultats. Dans un mode de réalisation possible (en traitement d'arrière plan) le système peut aussi post-analyser les résultats des requêtes pour ne retenir que ceux qui sont jugés pertinents (en utilisant par exemple des techniques d'analyse sémantiques connues de l'état de l'art). Des post-traitements peuvent être effectués sur les résultats des requêtes par un simple parcours séquentiel, par des parcours statistiques, ou des parcours avec analyse sémantique. Une fois le nombre de résultat pour chaque requête déterminé, plusieurs méthodes de calcul du coefficient de similarité sont possibles, comme décrits ultérieurement. Un coefficient de similarité est ainsi calculé et mémorisé pour chacun des deuxièmes produits de l'ensemble des deuxièmes produits. Selon les moteurs de recherche sollicités, les opérateurs de recherche "ET" et "OU" ne sont pas nécessairement pris en compte. Dans ce cas, les requêtes sont adaptées aux moteurs de recherches disponibles sur le réseau ou dans le serveur de recommandation et sont déterminées automatiquement par le serveur. Dans un mode de réalisation possible, une liste de moteurs de recherche et de leurs propriétés associées est définie au moment de l'installation du système. Une mise à jour de cette liste peut également être effectuée dynamiquement. Dans cette liste, il est indiqué pour chaque moteur de recherche interrogeable, s'il supporte ou non les requêtes ET et OU explicitement via des opérateurs. Ainsi, plusieurs cas de figures peuvent se présenter. Dans le cas où les opérateurs de recherche "ET" et "OU" ne sont pas pris en compte par les moteurs de recherche, les requêtes de recherche comportent une requête de recherche de pages web référençant le premier produit P, et une requête de recherche de pages web référençant le deuxième produit P. Les requêtes sont ainsi définies automatiquement en fonction des propriétés des moteurs de recherche disponibles sur le réseau. Les résultats de ces recherches sont ensuite comptabilisés à l'étape E203 en tenant compte des inégalités suivantes: max(I/3 I, I) En effet, le maximum entre le nombre de pages contenant au moins P, et le nombre de pages contenant au moins P, est inférieur ou égal au nombre de pages contenant soit P,, soit P, qui est également inférieur ou égal au nombre de pages contenant au moins P, plus le nombre de pages contenant au moins P. De même, le minimum entre le nombre de pages contenant au moins P, et le nombre de pages contenant au moins P, est supérieur ou égal au nombre de pages contenant à la fois P,, et P, qui est également supérieur ou égal au nombre de pages contenant au moins P, plus le nombre de pages contenant au moins P, moins le nombre de pages contenant soit P,, soit PJ. Ces inégalités permettent de calculer un coefficient de similarité par estimation d'un coefficient de jacquard défini comme le rapport entre le nombre de pages comportant à la fois le premier produit et le deuxième produit et le nombre de pages comprenant soit le premier produit, soit le deuxième produit. L'équation correspondante est la suivante: J(P1Pi) jET Pi y 1Pi OU PL I (3) En effet, à partir des inégalités définis ci-dessus, un intervalle de valeurs possibles du coefficient de jacquard peut être défini entre les valeurs suivantes: o et max(IP11,1p11) (4) La valeur 0 étant en cas de disjonction complète des ensembles Pi et P. La détermination d'une valeur médiane de cet intervalle peut ainsi représenter une estimation du coefficient de jacquard 1(P;, Pi) et définir ainsi le coefficient de similarité. Dans le cas où l'opérateur "ET" est pris en compte par le ou les moteurs de recherche, une requête de recherche de pages web comportant à la fois le premier produit (P) et le deuxième produit (P,) remplace la requête de recherche de pages web comportant le deuxième produit (P,). Ainsi, à partir des inégalités définies en (1) et (2), un intervalle de valeurs possibles du coefficient de jacquard peut être défini entre les valeurs suivantes: VI ET PiyetP~ET Piy (5) 1131+ IPiI max(IPJI, La détermination d'une valeur médiane de cet intervalle peut ainsi représenter une estimation du coefficient de jacquard J(PJ, Pi) et définir ainsi le coefficient de similarité. L'estimation ici est plus précise que dans le premier cas de figure. Dans le cas où l'opérateur "OU" est pris en compte (et pas l'opérateur "ET") par le ou les moteurs de recherche, une requête de recherche de pages web comportant soit le premier produit (P,), soit le deuxième produit (P,) peut être associée aux requêtes telles que définies ci-dessus. Avec les résultats de cette recherche supplémentaire, il est alors possible d'affiner l'estimation du coefficient de jacquard tel que défini ci-dessus en équation (3). On obtient ici, à partir des inégalités définis en (1) et (2), un intervalle de valeurs possibles du coefficient de jacquard plus précis, défini entre les valeurs suivantes: 1/31+ - IP] OU PI/minaPj I, et (6) / IP] OUM,' / IP] OUM,' On obtient là aussi, par exemple en prenant la valeur médiane de cet intervalle, une estimation du coefficient de jacquard J(pi, Pi) définissant ainsi le coefficient de similarité. L'estimation ici est plus précise que dans le premier cas de figure. Enfin, dans le cas où les opérateurs de recherche "ET" et "OU" sont pris en compte par les moteurs de recherche, alors il est possible d'obtenir directement le calcul du coefficient de jacquard tel que défini par l'équation (3) ci-dessus. En effet, dans ce cas de figure, les requêtes de recherche comportent à la fois une requête de recherche de pages web comportant soit le premier produit (P), soit le deuxième produit (P,) et une requête de recherche de pages web comportant à la fois le premier produit (PJ) et le deuxième produit Le coefficient de similarité J(PJ, Pi) est obtenu alors directement par le calcul du coefficient de jacquard selon l'équation (3) ci-dessus, à partir des résultats obtenus de la requête. Le coefficient de jacquard donne en effet d'excellentes performances de recommandation par similarités. Ces performances sont par exemple mentionnées dans les références suivantes : Laurent Candillier, Frank Meyer, Françoise Fessant: "Designing Specific Weighted Similarity Measures to Improve Collaborative Filtering Systems" dans ICDM 2008: 242-255 Frank Meyer: "Recommender systems in industrial contexts" dans CoRR abs/1203.4487 (2012). Dans un autre mode de réalisation, il est possible d'obtenir un coefficient de similarité différent du calcul ou de l'estimation du coefficient de Jacquard. Ce coefficient peut être par exemple calculé à partir du nombre de cooccurrence du premier et du deuxième produit sur les pages web du résultat des requêtes comportant une requête de recherche de pages web comportant à la fois le premier produit (PJ) et le deuxième produit (P,). Ce nombre de cooccurrence ou de coexistence des deux produits peut être calculé sur une même page web résultante de la recherche ou sur des pages web différentes. Le coefficient peut aussi contenir les deux types de nombre. Ainsi, à l'étape E203 de la figure 2, différents coefficients de similarité ont été calculés directement ou par estimation à partir des résultats de recherche et pour les N deuxièmes produits de l'ensemble ou sous-ensemble de produits du catalogue. Ces coefficients sont mémorisés pour qu'à l'étape E204, une comparaison soit faite pour trouver le coefficient le plus grand. Le ou les produits correspondants aux coefficients les plus grands sont ainsi sélectionnés pour être recommandés à l'utilisateur ayant sélectionné le premier produit. Un seuil de similarité peut bien sûr être fixé pour recommander les produits qui ont un coefficient de similarité au dessus de ce seuil. Un nombre maximum de produits à recommander peut également être fixé, par exemple entre 1 et 5, afin de ne proposer que les produits les plus similaires. La recommandation peut s'effectuer par l'envoi simplement du nom du produit, l'envoi d'une image correspondante ou tout autre moyen d'identification du produit à recommander. Ce procédé est effectué pour recommander un produit à partir d'un premier produit sélectionné. Il peut bien évidemment être mis en oeuvre pour d'autres produits sélectionnés et les similarités déjà calculées et mémorisées peuvent servir lors de la sélection d'un autre produit du catalogue. Le procédé peut être mis en oeuvre en temps réel, lors de la consultation en ligne d'un produit sur internet. Il peut tout aussi bien avoir été mis en oeuvre au préalable, pour un catalogue de produit déterminé. Le catalogue comportant alors une association entre les produits proposés et ceux à recommander selon le résultat du procédé mis en oeuvre. La figure 3 illustre à présent une réalisation matérielle d'un dispositif de recommandation 300 selon un mode de réalisation de l'invention. Ce dispositif peut être intégré à un serveur de recommandation dans un réseau de communication ou tout autre serveur ou équipement ayant accès à des catalogues de produits et à des moteurs de recherche. Ce dispositif met en oeuvre le procédé de recommandation décrit en référence à la figure 2 par les étapes principales E202 à E204. Il possède des moyens de communication d'entrée 301 et de sortie 302 permettant de communiquer avec d'autres entités du réseau de communication, par exemple de type Internet pour recevoir notamment en provenance d'un utilisateur, une sélection d'un premier produit d'un catalogue de produits consultables sur le réseau. Matériellement, ce dispositif 300 comporte un processeur 306 coopérant avec un bloc mémoire 307 comportant une mémoire de stockage et/ou de travail MEM. Le processeur pilote des modules de traitement aptes à mettre en oeuvre le procédé selon l'invention. Ainsi, ce dispositif comporte un module 303 de détermination d'une pluralité de requêtes de recherche à partir du premier produit sélectionné (PJ) et d'un ensemble de deuxièmes produits du catalogue et des moyens d'envoi 302 de ces requêtes (Req.) à au moins un moteur de recherche. Il comporte un module d'obtention 304 du nombre de résultats obtenus de la recherche (Res.Req.) du au moins un moteur de recherche et de calcul, pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue, d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit. Il comporte également un module de recommandation 305 apte à recommander au moins un deuxième produit (Pk) du catalogue en fonction des coefficients de similarité calculés. Typiquement, un comparateur peut faire partie du module de recommandation pour comparer les coefficients de similarité calculés et sélectionner le coefficient de similarité le plus grand de l'ensemble des deuxièmes produits. Le produit associé est alors celui qui est recommandé. Ce produit recommandé est envoyé via les moyens de communication 302, à l'utilisateur ayant sélectionné le premier produit. À l'initialisation, les instructions du programme informatique (prog.) sont par exemple chargées dans une mémoire RAM (Random Access Memory en anglais) du bloc mémoire 307 avant d'être exécutées par le processeur 306. Le processeur exécute les instructions de code du programme informatique (prog.) pour la mise en oeuvre des étapes du procédé de recommandation, et notamment les étapes de détermination d'une pluralité de requêtes de recherche à partir du premier produit sélectionné et d'un ensemble de deuxièmes produits du catalogue et d'envoi de ces requêtes à au moins un moteur de recherche, d'obtention du nombre de résultats obtenus de la recherche du au moins un moteur de recherche, de calcul, pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue, d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit et de recommandation d'au moins un deuxième produit du catalogue en fonction des coefficients de similarité calculés. Typiquement, la description de la figure 2 reprend les étapes d'un algorithme d'un tel programme informatique. Le programme informatique peut également être stocké sur un support mémoire lisible par un lecteur du dispositif ou téléchargeable dans l'espace mémoire de celui-ci. La mémoire MEM enregistre de manière générale, toutes les données nécessaires à la mise en oeuvre du procédé de recommandation et notamment les différents coefficients de similarité calculés pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue. REVENDICATIONS1. Procédé de recommandation de produits contenus dans un catalogue de produits consultables sur un réseau de communication, à partir de la réception d'une information de sélection d'un premier produit en provenance d'un terminal utilisateur, caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes: - détermination (E202) d'une pluralité de requêtes de recherche référençant le premier produit et un ensemble de deuxièmes produits du catalogue et envoi de ces requêtes à au moins un moteur de recherche; - obtention (E203) du nombre de résultats obtenus par le au moins un moteur de recherche pour chacune des requêtes; - calcul (E203) et mémorisation, pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue, d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit en fonction des nombres de résultats obtenus; - envoi d'une information de recommandation (E204) d'au moins un deuxième produit du catalogue vers le terminal utilisateur en fonction d'une comparaison entre les coefficients de similarité calculés. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les requêtes de recherche comprennent une requête de recherche de pages web comportant le premier produit et une requête de recherche de pages web comportant un deuxième produit ou une requête de recherche comportant à la fois le premier produit et un deuxième produit. 3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que les requêtes de recherche comprennent en outre une requête de recherche de pages web comportant soit le premier produit soit le deuxième produit. 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que le coefficient de similarité est une estimation d'un coefficient de jacquard défini comme le rapport entre le nombre de pages comportant à la fois le premier et le deuxième produit sur le nombre de pages comportant soit le premier produit, soit le deuxième. 5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que les requêtes de recherche comportent une requête de recherche de pages web comportant soit le premier produit soit un deuxième produit et une requête de recherche de pages web comportant à la fois le premier produit et le deuxième produit. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que le coefficient de similarité est un coefficient de jacquard défini comme le rapport entre le nombre de pages comportant à la fois le premier et le deuxième produit sur le nombre de pages comportant soit le premier produit, soit le deuxième. 7. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que le coefficient de similarité entre le premier produit et un deuxième produit prend en compte un nombre de cooccurrence du premier et du deuxième produit sur les pages web résultantes de la recherche. 8. Dispositif de recommandation de produits contenus dans un catalogue consultable sur un réseau de communication, la recommandation s'effectuant à partir de la réception d'une information de sélection d'un premier produit en provenance d'un terminal utilisateur, caractérisé en ce qu'il comporte: - un module de détermination (303) d'une pluralité de requêtes de recherche référençant le premier produit sélectionné et un ensemble de deuxièmes produits du catalogue et un module d'envoi de ces requêtes à au moins un moteur de recherche; -un module d'obtention (304) du nombre de résultats obtenus par le au moins un moteur de recherche pour chacune des requêtes et des moyens de calcul et de mémorisation, pour l'ensemble de deuxièmes produits du catalogue, d'un coefficient de similarité entre le premier et le deuxième produit en fonction des nombres de résultats obtenus; - un module d'envoi d'une information de recommandation (305) d'au moins un deuxième produit du catalogue vers le terminal utilisateur, en fonction d'une comparaison entre les coefficients de similarité calcul& 9. Serveur de recommandation comprenant un dispositif selon la revendication 8. 10. Programme informatique comportant des instructions de code pour la mise en oeuvre des étapes du procédé de recommandation selon l'une des revendications 1 à 7, lorsque ces instructions sont exécutées par un processeur. 11. Support d'informations, lisible par un processeur, sur lequel est enregistré un programme informatique comprenant des instructions pour l'exécution des étapes du procédé de recommandation selon l'une des revendications 1 à 7.