Factorisation en Matrices Non-Négatives pour le Filtrage Collaboratif

Résumé : Les systèmes de filtrage collaboratif (FC) aident un utilisateur à trouver l’information qui l’intéresse à partir des jugements d’autres utilisateurs. Ces systèmes sont utilisés principalement par des sites Web pour faire des recommandations. En général, les systèmes de FC demandent aux utilisateurs de fournir des jugements sur des articles de leur choix, exprimés sous la forme d’une note, un réel positif borné. L’objectif d’un système est alors de comparer les goûts des utilisateurs afin de prédire les notes qui n’ont pas été fournies au système. Nous proposons un nouvel algorithme pour effectuer ces prédictions, basé sur la méthode de réduction dimensionnelle appelée factorisation en matrices non négatives, connue en analyse d’images et de textes. Nous testons l’approche sur une tâche de recommandation de films, et montrons qu’elle possède des performances comparables à l’état de l’art. De plus, la méthode présente les avantages d’être très simple à implanter, de faible complexité, et permet d’identifier des groupes de films dont les notes sont corrélées entre les utilisateurs.
Document type :
Conference papers
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01352030
Contributor : Lip6 Publications <>
Submitted on : Friday, August 5, 2016 - 11:35:25 AM
Last modification on : Thursday, March 21, 2019 - 1:09:19 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-01352030, version 1

Citation

Jean-François Pessiot, Tuong Vinh Truong, Nicolas Usunier, Massih-Reza Amini, Patrick Gallinari. Factorisation en Matrices Non-Négatives pour le Filtrage Collaboratif. 3eme Conference en Recherche d'Information et Applications (CORIA'06), Mar 2006, Lyon, France. pp.315-326. ⟨hal-01352030⟩

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