Les systèmes de recommandation se sont révélés être des outils efficaces pour aider les utilisateurs à faire face à la surcharge informationnelle. D’importants progrès ont été réalisés dans le domaine durant les deux dernières décennies, menant en particulier à l’exploitation de l’information contextuelle pour modéliser l’aspect dynamique des utilisateurs et des articles. La définition traditionnelle du contexte, adoptée dans la plupart des systèmes de recommandation contextuels, ne répond pas à plusieurs contraintes rencontrées dans les applications du monde réel. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes de recommandation en présence d’informations contextuelles partiellement observables et d’informations contextuelles non observables dans deux applications particulières, la recommandation d’hôtels et la recommandation en ligne, remettant en question plusieurs aspects de la définition traditionnelle du contexte, notamment l'accessibilité, la pertinence, l'acquisition et la modélisation.La première partie de la thèse étudie le problème de recommandation d’hôtels qui souffre du démarrage à froid continu, limitant la performance des approches classiques de recommandation. Le voyage n’est pas une activité fréquente et les utilisateurs ont tendance à adopter des comportements diversifiés en fonction de leurs situations spécifiques. Après une analyse du comportement des utilisateurs dans ce domaine, nous proposons de nouvelles approches de recommandation intégrant des informations contextuelles partiellement observables affectant les utilisateurs. Nous montrons comment cela contribue à améliorer la qualité des recommandations.La deuxième partie de la thèse aborde le problème de recommandation en ligne en présence de flux de données où les observations apparaissent continûment à haute fréquence. Nous considérons que les utilisateurs et les articles reposent sur des informations contextuelles non observables par le système et évoluent de façons différentes à des rythmes différents. Nous proposons alors d’effectuer de la détection active de changements et d’assurer la mise à jour des modèles en temps réel. Nous concevons de nouvelles méthodes qui s’adaptent aux changements qui apparaissent au niveau des préférences des utilisateurs et des perceptions et descriptions des articles, et montrons l’importance de la recommandation adaptative en ligne pour garantir de bonnes performances au cours du temps. / Recommender systems have proven to be valuable tools to help users overcome the information overload, and significant advances have been made in the field over the last two decades. In particular, contextual information has been leveraged to model the dynamics occurring within users and items. Context is a complex notion and its traditional definition, which is adopted in most recommender systems, fails to cope with several issues occurring in real-world applications. In this thesis, we address the problems of partially observable and unobservable contexts in two particular applications, hotel recommendation and online recommendation, challenging several aspects of the traditional definition of context, including accessibility, relevance, acquisition, and modeling.The first part of the thesis investigates the problem of hotel recommendation which suffers from the continuous cold-start issue, limiting the performance of classical approaches for recommendation. Traveling is not a frequent activity and users tend to have multifaceted behaviors depending on their specific situation. Following an analysis of the user behavior in this domain, we propose novel recommendation approaches integrating partially observable context affecting users and we show how it contributes in improving the recommendation quality.The second part of the thesis addresses the problem of online adaptive recommendation in streaming environments where data is continuously generated. Users and items may depend on some unobservable context and can evolve in different ways and at different rates. We propose to perform online recommendation by actively detecting drifts and updating models accordingly in real-time. We design novel methods adapting to changes occurring in user preferences, item perceptions, and item descriptions, and show the importance of online adaptive recommendation to ensure a good performance over time.

Notre recherche porte sur le rôle de la crédibilité des offres dans les sites d’e-commerce et les facteurs qui la déterminent. 294 personnes ont été interrogées à exprimer leur perception sur la crédibilité des offres de livres qui ont été composées en variant la source et les signes de leur réputation. La recherche s’inscrit dans une approche quasi-expérimentale qui vise à mesurer l’impact de ces facteurs sur la crédibilité perçue mais aussi à mesurer l’influence de cette dernière sur l’intérêt accordé à l’offre et en conséquence sur l’intention d’achat. Les analyses sont faites en se basant sur un modèle d’équation structurelle (SEM). Les résultats témoignent le rôle pivot de la crédibilité qui médiatise l’effet des signaux de la qualité de l’offre mis sur l’intérêt qu’elle soulève. Cet intérêt, à son tour, convoie l’impact de la crédibilité sur l’intention d’achat. Dans ses relations de cause, la crédibilité reconnaît ces signaux comme ses déterminants importants dont les poids sont de même ampleur et dont les effets sont additifs. Nous trouvons également l’effet significatif de la confiance dans la source ainsi que l’intérêt à la catégorie sur la crédibilité. L’effet de la confiance est positif et remarquable tandis que celui de l’intérêt à la catégorie reste négatif. Enfin, ces résultats nous permettent de conclure l’importance de la crédibilité : soigner la crédibilité de l’offre est le chemin au renforcement de l’intérêt du consommateur ainsi qu’aux performances des ventes. / Our research examines the role of online offers credibility in the customer judgment process and its determinants. 294 persons were requested to express their perception of online book offers credibility which were composed varying on their source and also on a number of reputation signals. This quasi-experiment aims for measuring impact of these factors on offer credibility but also for investigating influence of this one on consumer interest in offer and consequently on his purchase intention. Statistical analysis bases on a SEM model. The most important research finding shows that credibility mediates effects of reputation signals on consumer interest in offer. This element of interest, in turn, executes mediating effect on the causal relationship between credibility and purchase intention. Other results indicate that all the 4 reputation signals are positively associated, at the same amplitude, with perceived offer credibility. These effects are additive, which suggests that multiply these signals must be essential way for improving credibility. We found otherwise that credibility is also affected by consumer trust on the source and his interest manifested on the product category. Effect of trust is positive and remarkable while interest in the category effect is negative, which reveals that people with better knowledge level may be more skeptic than others in judgment process. According to these results, our proposal on the importance of credibility element in e-commerce activities is clear: look after the offer credibility is the nexus of merchants selling performance.

La presente investigación tiene como objetivo principal determinar si existe relación entre la reciprocidad de la comunidad, la distancia social afectiva, y la receptividad de la comunidad en la recomendación online de productos de ropa femenina en las redes sociales de Facebook e Instagram, en las mujeres de 21 a 35 años de edad y que residen en los distritos de Surquillo, Barranco y San Juan de Miraflores en Lima Metropolitana. Para ello, se realizó un estudio con un enfoque mixto, ya que emplea una metodología cuantitativa y cualitativa. Se empleó un estudio descriptivo y correlacional para determinar la relación entre las variables (reciprocidad de la comunidad, distancia social afectiva, receptividad de la comunidad y recomendación de productos) y para determinar un patrón predecible en nuestro segmento de interés. Asimismo, se realizó una entrevista a profundidad a una experta en el rubro de la moda para poder validar nuestros objetivos e hipótesis. Se realizaron 4 entrevistas a influencers o bloggers de moda, quienes también cumplen un rol importante en la generación de recomendaciones online, con la finalidad de obtener información relevante sobre nuestro segmento de interés. A su vez, se realizó un análisis factorial confirmatorio con la finalidad de validar la teoría propuesta en el marco teórico. Finalmente, se aplicó una encuesta a una muestra de 382 personas, donde se recabó la información necesaria para realizar el análisis estadístico e inferencial respectivo. / The main objective of this research is to determine if exits or not a relationship between community reciprocity, affective social distance, community receptivity influence, and the online recommendation of women's clothing products on Facebook and Instagram, in women between 21 and 35 years old and who reside in Surquillo, Barranco and San Juan de Miraflores districts in Lima Metropolitana. For this, we made a mixed approach study, since it uses a quantitative and qualitative methodology. A descriptive and correlational study was used to measure the relationship between the variables (community reciprocity, affective social distance, community receptivity, and product recommendation) and it was used to determine a predictable pattern in our segment of interest. Furthermore, we made an in-depth interview that was conducted with an expert from the fashion industry in order to validate our objectives and hypotheses. We made four interviews that were conducted with influencers or fashion bloggers, who also play an important role in generating online recommendations, in order to obtain relevant information about our segment of interest. In turn, a confirmatory factor analysis was performed to validate the theory proposed within theoretical framework. Finally, a survey was applied to a sample of 382 individuals, where the necessary information was collected to carry out the respective statistical and inferential analysis. / Tesis