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Fiche détaillée Thèses
Institut National des Télécommunications (19/12/2013), Amel Bouzeghoub (Dir.)
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Dynamic_Risk-Aware_Recommender_Systems.pdf(3.6 MB)
DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender System
Djallel Bouneffouf1, 2

L'immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement ?a la problématique de surcharge d'information. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation traditionnels fournissent des informations pertinentes aux utilisateurs. Néanmoins, avec la propagation récente des dispositifs mobiles (Smartphones et tablettes), nous constatons une migration progressive des utilisateurs vers la manipulation d'environnements pérvasifs. Le problème avec les approches traditionnelles de recommandation est qu'elles n'utilisent pas toute l'information disponible pour produire des recommandations. Davantage d'informations contextuelles pourraient être utilisées dans le processus de recommandation pour aboutir à des recommandations plus précises. Les systèmes de recommandations sensibles au contexte (CARS) combinent les caractéristiques des systèmes sensibles au contexte et des systèmes de recommandation an de fournir des informations personnalisées aux utilisateurs dans des environnements ubiquitaires. Dans cette perspective ou tout ce qui concerne l'utilisateur est dynamique, les contenus qu'il manipule et son environnement, deux questions principales doivent être adressées : i) Comment prendre en compte la dynamicité des contenus de l'utilisateur ? et ii ) Comment éviter d'être intrusif en particulier dans des situations critiques ?. En réponse ?a ces questions, nous avons développé un système de recommandation dynamique et sensible au risque appelé DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), qui modélise la recommandation sensible au contexte comme un problème de bandit. Ce système combine une technique de filtrage basée sur le contenu et un algorithme de bandit contextuel. Nous avons montré que DRARS améliore la stratégie de l'algorithme UCB (Upper Con dence Bound), le meilleur algorithme actuellement disponible, en calculant la valeur d'exploration la plus optimale pour maintenir un compromis entre exploration et exploitation basé sur le niveau de risque de la situation courante de l'utilisateur. Nous avons mené des expériences dans un contexte industriel avec des données réelles et des utilisateurs réels et nous avons montré que la prise en compte du niveau de risque de la situation de l'utilisateur augmentait significativement la performance du système de recommandation.
1 :  INF - Département Informatique
2 :  SAMOVAR - Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseaux
Bandit – Contextual bandit – Machine learning – reinforcement learning

DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender System
The vast amount of information generated and maintained everyday by information systems and their users leads to the increasingly important concern of overload information. In this context, traditional recommender systems provide relevant information to the users. Nevertheless, with the recent dissemination of mobile devices (smartphones and tablets), there is a gradual user migration to the use of pervasive computing environments. The problem with the traditional recommendation approaches is that they do not utilize all available information for producing recommendations. More contextual parameters could be used in the recommendation process to result in more accurate recommendations. Context-Aware Recommender Systems (CARS) combine characteristics from context-aware systems and recommender systems in order to provide personalized recommendations to users in ubiquitous environments. In this perspective where everything about the user is dynamic, his/her content and his/her environment, two main issues have to be addressed: i) How to consider content dynamicity? and ii) How to avoid disturbing the user in risky situations?. In response to these problems, we have developed a dynamic risk sensitive recommen- dation system called DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), which model the context-aware recommendation as a bandit problem. This system combines a content-based technique and a contextual bandit algorithm. We have shown that DRARS improves the Upper Condence Bound (UCB) policy, the currently available best algorithm, by calculating the most optimal exploration value to maintain a trade-o between exploration and exploitation based on the risk level of the current user's situation. We conducted experiments in an industrial context with real data and real users and we have shown that taking into account the risk level of users' situations signi cantly increased the performance of the recommender systems.
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