Vers une approche personnalisée de la recherche d'informations

• Main Authors: BOYER, Anne, LAMIREL, Jean-Charles, DO, Minh Chau
• Format: Theses and Dissertations
• Language: French
• Published: 2015
• Subjects: filtrage collaboratif; filtrage basé sur le contenu; système de recommandation; prédiction de préférence d'utilisateur; personnalisé; combinaison; recherche d'informations; base de données
• Online Access: http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/194
• Institution: Vietnam National University, Hanoi

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.