Approche de recommandation à base de fouille de données et de graphes étiquetés multi-couches : contributions à la RI sociale
Year: 2020
Type: dissertation
Abstract: D’une manière générale, l’objectif d’un système de recommandation est d’assister les utilisateurs dans le choix d’éléments pertinents parmi un ensemble vaste d’éléments. Dans le contexte actuel de l’explosion du nombre de publications académiques disponibles (livres, articles, etc.) en ligne, fournir un service de recommandations personnalisées devient une nécessité. En outre, la recommandation automatique de livres à partir d’une requête est un thème émergent avec de nombreux verrous scientifiques. Il combine plusieurs problématiques liées à la recherche d’information et la fouille de données pour l’estimation du degré d’opportunité de recommander un livre. Cette estimation doit être effectuée en tenant compte de la requête mais aussi du profil de l’utilisateur (historique de lecture, centres d’intérêts, notes et commentaires associés à ses lectures précédentes) et de l’ensemble de la collection à laquelle appartient le document. Deux grandes pistes ont été abordés dans cette thèse pour traiter le problème de la recommandation automatique des livres : - Identification des intentions de l’utilisateur à partir d’une requête. - Recommandation des livres pertinents selon les besoins de l’utilisateur
Source: theses.fr (ABES)
Author: Mohamed Ettaleb
Institution: Aix-Marseille Université
Language: French
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7149697397