Filtrage collaboratif explicite par analyse de sentiments à l’aveugle
Résumé
En recommandation, les modèles de filtrage collaboratif sont souvent qualifiés de boites noires. Pour palier ce problème, nous proposons de mettre en parallèle analyse de sentiments et filtrage collaboratif dans un schéma que nous qualifions "d’analyse de sentiments à l’aveugle". Concrètement, nous proposons, par apprentissage adverse adverse d’effectuer du filtrage collaboratif par génération de textes plutôt que via la prédiction directe de notes. Nous détaillons comment ce schéma permet, en plus d’un gain de performances, d’expliciter naturellement la recommandation.