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Conference papers

Un modèle stochastique pour les systèmes de recommandation

Résumé : Les systèmes de recommandation établissent des suggestions personnalisées à des individus concernant des objets (livres, films, musique) susceptibles de les intéresser. Les recommandations sont généralement basées sur l'estimation de notes relatives à des objets que l'utilisateur n'a pas consommés. En dépit d'une littérature abondante, les propriétés statistiques des systèmes de recommandation ne sont pas encore clairement établies. Dans ce travail, nous proposons un modèle stochastique pour les systèmes de recommandation et nous analysons ses propriétés asymptotiques lorsque le nombre d'utilisateurs augmente. Nous établissons la convergence de la procédure sous de faibles hypothèses concernant le modèle. Les vitesses de convergence sont également présentées.
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https://hal.inria.fr/inria-00386731
Contributor : Conférence Jds2009 <>
Submitted on : Friday, May 22, 2009 - 9:16:52 AM
Last modification on : Tuesday, July 13, 2021 - 3:14:04 AM
Long-term archiving on: : Thursday, June 10, 2010 - 11:40:02 PM

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p160.pdf
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  • HAL Id : inria-00386731, version 1

Citation

Gérard Biau, Benoît Cadre, Laurent Rouviere. Un modèle stochastique pour les systèmes de recommandation. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. ⟨inria-00386731⟩

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