Towards behavioral recommendations: contribution of usage analysis in personalization services
Vers une approche comportementale de recommandation : apport de l'analyse des usages dans un processus de personnalisation
Résumé
The development of internet engendred an important proliferation of items. Thus, users are often overwhelmed and unable to detect the items corresponding to their needs. Therefore, the need of tools for automatic personalization of information becomes heightened. Recommender systems are widely used for this purpose thanks to their ability to guide users towards relevant items. Despite the success of recommender systems in many application areas, some research questions still remain. Some of these questions concern sparsity, selection of reliable neighbors, precision of recommendations and cold start problem. In this PhD thesis we explored these issues and proposed some solutions. We suggested a new approach inspired from web usage mining and collaborative filtering. This approach observes users' behavior and exploits usage analysis to generate recommendations. In addition, we applied link prediction methods, from social network analysis area, in order to predict new links in a behavioral network. The objective is to overcome sparsity and to improve neighbor selection. Moreover, with the perspective of alleviating the cold start problem (for new items), we proposed a recommendation approach based on leader detection. These leaders can propagate their appreciations towards their neighbors and predict accurately their future preferences.
Internet met à la disposition des utilisateurs une large variété d'items dont le volume est sans cesse croissant. Devant cette surcharge d'items, l'utilisateur peine à repérer les items qui correspondent à ses besoins. C'est dans ce contexte que les systèmes de recommandation se sont développés, dans la mesure où ils permettent de faciliter l'accès aux items susceptibles d'intéresser l'utilisateur. Néanmoins, malgré le succès des systèmes de recommandation, certaines questions de recherche restent soulevées telles que : le manque de données, l'identification de voisins fiables, la précision des recommandations et la recommandation de la nouveauté. En vue de répondre à ces questions, nous avons proposé à travers cette thèse une nouvelle approche de recommandation inspirée du web usage mining et du filtrage collaboratif. Cette approche repose sur l'observation du comportement de l'utilisateur et sur l'analyse de ses usages en vue de générer des recommandations. En outre, nous nous sommes inspirés des techniques utilisées dans le domaine de l'analyse des réseaux sociaux afin de prédire les liens à travers un réseau d'utilisateurs construit sur la base des similarités de comportement. L'objectif est de pallier le manque de données et d'améliorer l'identification de voisins fiables. De plus, dans la perspective d'atténuer le problème de démarrage à froid (concernant les nouveaux items), nous avons proposé une approche de recommandation qui repose sur la détection de leaders pour la recommandation de la nouveauté.
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