Filtrage Collaboratif avec un Algorithme d'Ordonnancement

Résumé : A ce jour, la plupart des travaux en filtrage collaboratif se basent sur la prédiction de notes pour générer des recommandations. Dans ce papier, nous choisissons d’explorer une autre voie, consistant à ordonner correctement les articles selon les goûts des utilisateurs. D’abord, nous définissons une erreur d’ordonnancement qui prend en compte les préférences par paires d’articles. Puis nous construisons un algorithme efficace qui optimise cette erreur. Enfin, nous testons notre approche sur une base standard de filtrage collaboratif. Pour cela, nous adaptons le protocole d’évaluation initialement proposé par (Marlin, 2004a) pour la prédiction de notes à notre cas, où ce sont des préférences par paires qui sont prédites. Nous comparons nos performances avec celles de deux méthodes basées sur la prédiction de notes. Nous suggérons différentes directions pour continuer l’exploration de notre approche basée sur la prédiction d’ordres pour le filtrage collaboratif.
Document type :
Conference papers
Complete list of metadatas

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01336016
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Wednesday, June 22, 2016 - 3:33:00 PM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 2:43:06 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01336016, version 1

Citation

Jean-François Pessiot, Tuong Vinh Truong, Nicolas Usunier, Massih-Reza Amini, Patrick Gallinari. Filtrage Collaboratif avec un Algorithme d'Ordonnancement. Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA), Mar 2007, Saint-Etienne, France. pp.165-180. ⟨hal-01336016⟩

Share

Metrics

Record views

42