Renforcement des modèles probabilistes en utilisant l'Information Mutuelle pour des Recommandations contextualisées - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2009

Renforcement des modèles probabilistes en utilisant l'Information Mutuelle pour des Recommandations contextualisées

(1) , (1) , (1)
1
Geoffray Bonnin
Armelle Brun
  • Function : Author
  • PersonId : 831057
Anne Boyer

Abstract

Les systèmes de recommandation ont pour but d'aider l'utilisateur dans ses recherches. La plupart des systèmes de recommandation exploitent les similitudes entre les utilisateurs, en particulier le filtrage collaboratif, qui consiste à considérer les votes des utilisateurs pour fournir les recommandations, sans regarder le contenu des ressources considérées. Or, les votes constituent le seul critère de recommandation, et il semblerait intéressant d'étendre le concept en y incluant la notion de contexte temporel. Dans cet article, nous présentons un modèle qui fournit des recommandations personnalisées, basé à la fois sur la corrélation et le contexte temporel, en prenant en compte un historique de taille fixe. Nous proposons d'utiliser deux modèles ayant des propriétés complémentaires et de les combiner afin de fournir des listes de recommandation plus précises. Le premier est basé sur les modèles de Markov et le second est issu du domaine des modèles statistiques de langage, où il est connu sous le nom de modèle trigger. Nous avons testé notre modèle contextuel sur un corpus de navigation sur l'Intranet bancaire du Crédit Agricole S.A. Nous montrons la complémentarité des deux modèles qui se concrétise par une nette amélioration des résultats.
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Dates and versions

inria-00431592 , version 1 (12-11-2009)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00431592 , version 1

Cite

Geoffray Bonnin, Armelle Brun, Anne Boyer. Renforcement des modèles probabilistes en utilisant l'Information Mutuelle pour des Recommandations contextualisées. 7e colloque du chapitre français de l'ISKO - Intelligence collective et organisation des connaissances, Université Jean Moulin Lyon3 / ENSSIB, Jun 2009, Lyon, France. ⟨inria-00431592⟩
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