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.
Type de document :
Communication dans un congrès
CORIA 2014 - COnférence en Recherche d’Information et Applications, Mar 2014, Nancy, France. pp.27-42, 2014
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Contributeur : Mickaël Poussevin <>
Soumis le : jeudi 27 mars 2014 - 09:57:23
Dernière modification le : jeudi 22 novembre 2018 - 14:34:21
Document(s) archivé(s) le : vendredi 27 juin 2014 - 10:45:20

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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, 2014. 〈hal-00965405〉

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