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Filtrage Collaboratif Sensible au Contexte : une approche basée sur LDA

Abstract : Les systèmes de recommandations visent à proposer aux utilisateurs des items en lien avec leur consultation en cours et qui peuvent retenir leur intérêt. L'intérêt des utilisateurs dépend du contexte dans lequel ils se trouvent. Dans ce travail, nous proposons un système hybride CBCF (Contex-aware Based Collaborative Filtering) qui combine le système de recommandations sensibles aux contextes et le filtrage collaboratif. Le contexte est ici défini comme l'objectif ou l'intention de l'utilisateur. Nous le modélisons par une approche LDA (Latent Dirichlet Allocation) qui génère un modèle de thèmes pour chaque intention. Nous avons évalué notre approche sur la collection Book-Crossing et montrons sa supériorité par rapport à plusieurs méthodes état de l'art.
Document type :
Reports
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03128321
Contributor : Françoise Grélaud Connect in order to contact the contributor
Submitted on : Tuesday, February 2, 2021 - 10:44:21 AM
Last modification on : Tuesday, October 19, 2021 - 2:23:37 PM

Identifiers

  • HAL Id : hal-03128321, version 1

Citation

Ambinintsoa Jocelyn Rakotonirina. Filtrage Collaboratif Sensible au Contexte : une approche basée sur LDA. [Rapport de recherche] Université d'Antananarivo; IRIT : Institut en Recherche Informatique de Toulouse, France. 2017. ⟨hal-03128321⟩

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