La Classification d'Opinion comme préambule à la Recommandation Automatique de Contenus

Damien Poirier (1, 2)

1 Orange Labs [Lannion]
2 LIFO - Laboratoire d'Informatique Fondamentale d'Orléans

Les systèmes de recommandation automatique sont devenus, à l'instar des moteurs de recherche, un outil incontournable pour tout site contenant un catalogue riche, que ce soit en termes de produits, de musiques, de news ou encore simplement de pages web. Le bon fonctionnement de ces systèmes repose sur une grande quantité d'information. Parallèlement à cela, les données présentes sur Internet ne cessent de s'enrichir depuis l'apparition du Web 2.0, notamment grâce au contenu généré par les utilisateurs (User Generated Content). L'étude de ces données peut être un gain pour la recommandation automatique. Nous proposons d'exploiter des textes provenant d'un site communautaire, en les classant selon l'opinion qu'ils expriment, afin d'alimenter un moteur de recommandation basé sur une technique de filtrage collaboratif. Nous présentons toute la chaîne de traitement ainsi que son évaluation.

Domains: Information Retrieval [cs.IR]

Damien Poirier. La Classification d'Opinion comme préambule à la Recommandation Automatique de Contenus. COnférence en Recherche d'Information et Applications 2010, Mar 2010, Sousse, Tunisie. pp.Pages 465-470. ⟨hal-00466420⟩