Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d'analyse de sentiments

Résumé : Les domaines de la recommandation et de la classification de sentiments sont restés complètement disjoints jusqu'ici: d'un coté, la recommandation exploite les matrices d'interaction entre les utilisateurs et les produits, sous la forme de notes en faisant l'impasse sur les données textuelles, de l'autre, la fouille d'opinion exploite les revues/notes de consommateurs pour construire des modèles d'analyse de documents. Nous proposons dans cet article un modèle exploitant aussi des données d'interaction textuelles présentes dans les revues de consommateurs pour construire un modèle de recommandation novateur et performant.
Document type :
Conference papers
Liste complète des métadonnées

Cited literature [15 references]  Display  Hide  Download

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00965405
Contributor : Mickaël Poussevin <>
Submitted on : Thursday, March 27, 2014 - 9:57:23 AM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 1:10:22 PM
Document(s) archivé(s) le : Friday, June 27, 2014 - 10:45:20 AM

File

coria2014_submission_27.pdf
Files produced by the author(s)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00965405, version 1

Citation

Mickaël Poussevin, Elie Guardia-Sebaoun, Vincent Guigue, Patrick Gallinari. Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d'analyse de sentiments. CORIA 2014 - COnférence en Recherche d’Information et Applications, Mar 2014, Nancy, France. pp.27-42. ⟨hal-00965405⟩

Share

Metrics

Record views

506

Files downloads

1524