A new horizon for the recommendation: Integration of spatial dimensions to aid decision making

Résumé : De nos jours, il est très fréquent de représenter un système en termes de relations entre objets. Parmi les applications les plus courantes de telles données relationnelles, se situent les systèmes de recommandation (RS), qui traitent généralement des relations entre utilisateurs et items à recommander. Les modèles relationnels probabilistes (PRM) sont un bon choix pour la modélisation des dépendances probabilistes entre ces objets. Une tendance croissante dans les systèmes de recommandation est de rajouter une dimension spatiale à ces objets, que ce soient les utilisateurs, ou les items. Cette thèse porte sur l’intersection peu explorée de trois domaines connexes - modèles probabilistes relationnels (et comment apprendre les dépendances probabilistes entre attributs d’une base de données relationnelles), les données spatiales et les systèmes de recommandation. La première contribution de cette thèse porte sur le chevauchement des PRM et des systèmes de recommandation. Nous avons proposé un modèle de recommandation à base de PRM capable de faire des recommandations à partir des requêtes des utilisateurs, mais sans profils d’utilisateurs, traitant ainsi le problème du démarrage à froid. Notre deuxième contribution aborde le problème de l’intégration de l’information spatiale dans un PRM.
Type de document :
Thèse
Computer science. Université de Nantes, 2016. English
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01422348
Contributeur : Rajani Chulyadyo <>
Soumis le : dimanche 25 décembre 2016 - 13:41:50
Dernière modification le : vendredi 13 avril 2018 - 13:41:40
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 mars 2017 - 09:37:11

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  • HAL Id : tel-01422348, version 1

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Rajani Chulyadyo. A new horizon for the recommendation: Integration of spatial dimensions to aid decision making. Computer science. Université de Nantes, 2016. English. 〈tel-01422348〉

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