Filtrage collaboratif sensible au contexte: une approche basée sur LDA
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Filtrage collaboratif sensible au contexte: une approche basée sur LDA

AMBININTSOA JOCELYN RAKOTONIRINA

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Les systèmes de recommandations visent à proposer aux utilisateurs des items en lien avec leur consultation en cours et qui peuvent retenir leur intérêt.

L’intérêt des utilisateurs dépend du contexte dans lequel ils se trouvent.

Dans ce travail, nous proposons un système hybride CBCF (Context-aware Based Collaborative Filtering) qui combine les systèmes de recommandation sensibles aux contextes et le filtrage collaboratif.

Le contexte est ici défini comme l'objectif ou l'intention de l'utilisateur.

Nous le modélisons par une approche LDA (Latent Dirichlet Allocation) qui génère un modèle de thèmes pour chaque intention.

Nous avons évalué notre approche sur la collection Book-Crossing et montrons sa supériorité par rapport à plusieurs méthodes état de l'art.

Format : Papier

Livraison dans le monde entier.
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Quantité
Disponible

Ambinintsoa Jocelyn Rakotonirina est actuellement ingénieur machine learning (ou apprentissage automatique) dans le pôle innovation et recherche d’une entreprise.

Il porte beaucoup d'intérêt à l'intelligence artificielle.


Fiche technique

Auteur
AMBININTSOA JOCELYN RAKOTONIRINA
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2018
Pages
56
Pays
Madagascar Madagascar

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