When: September 3, 2013 from 1:45PM to 2:30PM
Where: M5
Speaker: Pauline Wauqier
Title: Recommandation sociale approche par régression de liens
Abstract:
Depuis une dizaine d’année, la recommandation automatique a été au centre d’une
forte recherche, face aux besoins grandissant issus du développement d’internet. En effet,
face à un ensemble d’utilisateurs et d’items, on aimerait pouvoir proposer de manière
automatique un ensemble d’items à un utilisateur, que ce soit pour provoquer une vente
(sites commerciaux) ou simplement faire découvrir un item (sites d’écoute de musique).
Pour se faire, on peut se baser sur l’historique de comportements des utilisateurs envers
les items ; ceux ci peuvent se représenter sous la forme d’avis positifs ou négatifs (notes,
nombre d’étoiles,…) ou d’indicateurs binaires d’intérêt (on ne retient une interaction entre
utilisateur et item que si l’utilisateur a acheté/aimé/visionné l’item). Différents algorithmes
ont ainsi été mis en place pour répondre à ce besoin.
En parallèle, le développement d’internet a aussi permis le développement de nombreux
sites incluant un service de réseau social ou des services permettant d’indiquer des affinités
(ou non-affinités) entre utilisateurs.
Ainsi, nous nous sommes intéressé à la possibilité d’améliorer les systèmes de recom-
mandation en intégrant les informations sociales disponibles, dans le cadre de mon stage
de fin d’étude de Master Information spécialité MoCAD dans l’équipe MAGNET, encadré
par Mikaela KELLER et Marc TOMMASI. Ce stage fait suite à un projet dans la même
équipe portant sur le domaine des systèmes de recommandation.
