Vers une approche personnalisée de la recherche d'informations
Nous nous intéressons à la recherche d'informations sur Internet, dans un contexte « grand public », avec pour objectif de déterminer quelles ressources sont pertinentes pour un utilisateur. Nos travaux s'inscrivent dans le domaine des systèmes de recommandation avec l'objectif de p...
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| Format: | Theses and Dissertations |
| Language: | French |
| Published: |
2015
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/194 |
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| Institution: | Vietnam National University, Hanoi |
| Language: | French |
| Summary: | Nous nous intéressons à la recherche d'informations sur Internet, dans un contexte « grand
public », avec pour objectif de déterminer quelles ressources sont pertinentes pour un utilisateur.
Nos travaux s'inscrivent dans le domaine des systèmes de recommandation avec l'objectif de prédire
la pertinence d'une ressource web (film, document, page, site w3, blog, vidéo en ligne, …) pour un
utilisateur particulier à partir de l'observation de son comportement et des éventuelles appréciations
(votes numériques, annotations, traces, …) qu'il dépose lors de ses consultations.
Parmi les techniques possibles, nous avons choisi dans l'équipe CORTEX d'utiliser le filtrage
basé sur le contenu et dans l'équipe MAIA d'utiliser le filtrage collaboratif. Ces deux paradigmes
ont été appliqués dans le contexte des systèmes de prédiction de préférence d'utilisateur et de
recommandation. Le filtrage basé sur le contenu crée des prédictions complètes et rapides grâce à la
vitesse des ordinateurs. Le filtrage collaboratif combine les avis des utilisateurs pour créer des
prédictions personnalisées et précises. Ces deux paradigmes de filtrage sont très différents l'un de
l'autre et tous les deux ont encore quelques limites. Il apparaît que les deux approches sont
complémentaires. Il est donc intéressant d'essayer de les combiner ensemble afin de surmonter ces
limites. |
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