On enhancing recommender systems by utilizing general social networks combined with users goals and contextual awareness

Rana Chamsi Abu Quba 1
1 SMA - Systèmes Multi-Agents
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
Résumé : Nous sommes amenés chaque jour à prendre un nombre important de décisions : quel nouveau livre lire ? Quel film regarder ce soir ou où aller ce week-end ? De plus en plus, nous utilisons les ressources en ligne pour nous aider à prendre des décisions. Comme la prise de décision est assistée par le domaine en ligne, l'utilisation de systèmes de recommandation est devenue essentielle dans la vie quotidienne. Dans le même temps, les réseaux sociaux sont devenus une partie indispensable de ce processus ; partout dans le monde on les utilise quotidiennement pour récupérer des données de personne et de sources d'information en qui on a confiance. Quand les internautes passent du temps sur les réseaux sociaux, ils laissent de précieuses informations sur eux-mêmes. Cela a attiré l'attention des chercheurs et les professionnels de nombreux domaines académiques et commerciaux. Comme le domaine de la recommandation est un domaine qui a assisté à des changements de grande ampleur attribuable à des réseaux sociaux, il y a un intérêt évident pour les systèmes de recommandation sociale. Cependant, dans la littérature de ce domaine, nous avons constaté que de nombreux systèmes de recommandation sociale ont été évalués en utilisant des réseaux sociaux spécialisés comme Epinions, Flixter et d'autres types des réseaux sociaux de recommandation, qui tendent à être composées d'utilisateurs, d'articles, de notes et de relations. Ces solutions ne peuvent pas être étendues directement à des réseaux sociaux à usage général (GPSNs) comme Facebook et Twitter, qui sont des réseaux sociaux ouverts où les utilisateurs peuvent réaliser une variété d'actions utiles pour l'aide à la recommandation
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Thèse
Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Claude Bernard - Lyon I, 2015. English. <NNT : 2015LYO10061>
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Soumis le : mardi 1 décembre 2015 - 11:33:08
Dernière modification le : vendredi 10 mars 2017 - 14:37:37
Document(s) archivé(s) le : mercredi 2 mars 2016 - 12:11:43

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Rana Chamsi Abu Quba. On enhancing recommender systems by utilizing general social networks combined with users goals and contextual awareness. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Claude Bernard - Lyon I, 2015. English. <NNT : 2015LYO10061>. <tel-01236089>

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