Cette thèse traite des systèmes de recommandation automatiques. Les moteurs de recommandation automatique sont des systèmes qui permettent, par des techniques de data mining, de recommander automatiquement à des clients, en fonction de leurs consommations passées, des produits susceptibles de les intéresser. Ces systèmes permettent par exemple d'augmenter les ventes sur des sites web marchands : le site Amazon a une stratégie marketing en grande partie basée sur la recommandation automatique. Amazon a popularisé l'usage de la recommandation automatique par la célèbre fonction de recommandation que nous qualifions d'item-to-items, le fameux : " les personnes qui ont vu/acheté cet articles ont aussi vu/acheté ces articles. La contribution centrale de cette thèse est d'analyser les systèmes de recommandation automatiques dans le contexte industriel, et notamment des besoins marketing, et de croiser cette analyse avec les travaux académiques.

Au cours des dernières années, le Web a connu une énorme croissance en matière de contenus et d'utilisateurs. Ce phénomène a entraîné des problèmes liés à la surcharge d'information face à laquelle les utilisateurs ont des difficultés à trouver les bonnes informations. Des systèmes de recommandation ont été développés pour résoudre ce problème afin de guider les utilisateurs dans ce flux d'informations. Les approches de recommandation se sont multipliées et ont été mises en œuvre avec succès, notamment au travers d’approches telles que le filtrage collaboratif. Cependant, il existe encore des défis et des limites qui offrent des opportunités pour de nouvelles recherches. Parmi ces défis, la conception de systèmes de recommandation de lectures est devenue un axe de recherche en pleine expansion suite à l’apparition des bibliothèques numériques.Traditionnellement, les bibliothèques jouent un rôle passif dans l’interaction avec les lecteurs et ce, faute d’outils efficaces de recherche et de recommandation. Dans ce manuscrit, nous nous sommes penchée sur la création d’un système de recommandation de lectures. Nos objectifs portent sur :- améliorer la compréhension des besoins utilisateurs exprimés au sein des requêtes en langage naturel de recherches de livres, articles et billets ; - pallier l'absence de liens explicites entre ouvrages et articles de revues par la détection et l'analyse automatique des références bibliographiques afin de proposer des liens ; - parvenir à un système de recommandation de lectures s'appuyant sur des données textuelles permettant de fournir une liste de recommandations personnalisées aux utilisateurs actifs. / In the recent years, the Web has undergone a tremendous growth regarding both content and users. This has led to an information overload problem in which people are finding it increasingly difficult to locate the right information at the right time. Recommender systems have been developed to address this problem, by guiding users through the big ocean of information. The recommendation approaches have multiplied and have been successfully implemented, particularly through approaches such as collaborative filtering. However, there are still challenges and limitations that offer opportunities for new research. Among these challenges, the design of reading recommendation systems has become a new expanding research focus following the emergence of digital libraries.Traditionally, libraries play a passive role in interaction with users due to the lack of effective search and recommendation tools. In this manuscript, we will study the creation of a reading recommendation system in which we'll try to exploit the possibilities of digital access to scientific information. Our objectives are: - to improve the understanding of user needs expressed in natural language search queries for books, articles and posts. This work will require the establishment of processes capable of exploiting the structures of data and their dimension; - to compensate for the absence of explicit links between books and journal articles by automatically detecting and analyzing bibliographic references, and then to propose links;- to achieve a reading recommendation system based on textual data to provide a customized recommendation list to active users, similar to systems already used by users profiles.

Les technologies de l'information et le succès des services associés (forums, sites spécialisés, etc) ont ouvert la voie à un mode d'expression massive d'opinions sur les sujets les plus variés (e-commerce, critiques artistiques, etc). Cette profusion d'opinions constitue un véritable eldorado pour l'internaute, mais peut rapidement le conduire à une situation d'indécision car les avis déposés peuvent être fortement disparates voire contradictoires. Pour une gestion fiable et pertinente de l'information contenue dans ces avis, il est nécessaire de mettre en place des systèmes capables de traiter directement les opinions exprimées en langage naturel afin d'en contrôler la subjectivité et de gommer les effets de lissage des traitements statistiques. La plupart des systèmes dits de recommandation ne prennent pas en compte toute la richesse sémantique des critiques et leur associent souvent des systèmes d'évaluation qui nécessitent une implication conséquente et des compétences particulières chez l'internaute. Notre objectif est de minimiser l'intervention humaine dans le fonctionnement collaboratif des systèmes de recommandation en automatisant l'exploitation des données brutes que constituent les avis en langage naturel. Notre approche non supervisée de segmentation thématique extrait les sujets d'intérêt des critiques, puis notre technique d'analyse de sentiments calcule l'opinion exprimée sur ces critères. Ces méthodes d'extraction de connaissances combinées à des outils d'analyse multicritère adaptés à la fusion d'avis d'experts ouvrent la voie à des systèmes de recommandation pertinents, fiables et personnalisés. / Information Technology and the success of its related services (blogs, forums, etc.) have paved the way for a massive mode of opinion expression on the most varied subjects (e-commerce websites, art reviews, etc). This abundance of opinions could appear as a real gold mine for internet users, but it can also be a source of indecision because available opinions may be ill-assorted if not contradictory. A reliable and relevant information management of opinions bases requires systems able to directly analyze the content of opinions expressed in natural language. It allows controlling subjectivity in evaluation process and avoiding smoothing effects of statistical treatments. Most of the so-called recommender systems are unable to manage all the semantic richness of a review and prefer to associate to the review an assessment system that supposes a substantial implication and specific competences of the internet user. Our aim is minimizing user intervention in the collaborative functioning of recommender systems thanks to an automated processing of available reviews in natural language by the recommender system itself. Our topic segmentation method extracts the subjects of interest from the reviews, and then our sentiment analysis approach computes the opinion related to these criteria. These knowledge extraction methods are combined with multicriteria analysis techniques adapted to expert assessments fusion. This proposal should finally contribute to the coming of a new generation of more relevant, reliable and personalized recommender systems.

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Notre recherche porte sur la recommandation de nouvelles offres d'emploi venant d'être postées et n'ayant pas d'historique d'interactions (démarrage à froid). Nous adaptons les systèmes de recommandations bien connus dans le domaine du commerce électronique à cet objectif, en exploitant les traces d'usage de l'ensemble des demandeurs d'emploi sur les offres antérieures. Une des spécificités du travail présenté est d'avoir considéré des données réelles, et de s'être attaqué aux défis de l'hétérogénéité et du bruit des documents textuels. La contribution présentée intègre l'information des données collaboratives pour apprendre une nouvelle représentation des documents textes, requise pour effectuer la recommandation dite à froid d'une offre nouvelle. Cette représentation dite latente vise essentiellement à construire une bonne métrique. L'espace de recherche considéré est celui des réseaux neuronaux. Les réseaux neuronaux sont entraînés en définissant deux fonctions de perte. La première cherche à préserver la structure locale des informations collaboratives, en s'inspirant des approches de réduction de dimension non linéaires. La seconde s'inspire des réseaux siamois pour reproduire les similarités issues de la matrice collaborative. Le passage à l'échelle de l'approche et ses performances reposent sur l'échantillonnage des paires d'offres considérées comme similaires. L'intérêt de l'approche proposée est démontrée empiriquement sur les données réelles et propriétaires ainsi que sur le benchmark publique CiteULike. Enfin, l'intérêt de la démarche suivie est attesté par notre participation dans un bon rang au challenge international RecSys 2017 (15/100; un million d'utilisateurs pour un million d'offres). / Our research focuses on the recommendation of new job offers that have just been posted and have no interaction history (cold start). To this objective, we adapt well-knowns recommendations systems in the field of e-commerce by exploiting the record of use of all job seekers on previous offers. One of the specificities of the work presented is to have considered real data, and to have tackled the challenges of heterogeneity and noise of textual documents. The presented contribution integrates the information of the collaborative data to learn a new representation of text documents, which is required to make the so-called cold start recommendation of a new offer. The new representation essentially aims to build a good metric. The search space considered is that of neural networks. Neural networks are trained by defining two loss functions. The first seeks to preserve the local structure of collaborative information, drawing on non-linear dimension reduction approaches. The second is inspired by Siamese networks to reproduce the similarities from the collaborative matrix. The scaling up of the approach and its performance are based on the sampling of pairs of offers considered similar. The interest of the proposed approach is demonstrated empirically on the real and proprietary data as well as on the CiteULike public benchmark. Finally, the interest of the approach followed is attested by our participation in a good rank in the international challenge RecSys 2017 (15/100, with millions of users and millions of offers).

Les systèmes de recommandation visent à présélectionner et présenter en premier les informations susceptibles d'intéresser les utilisateurs. Ceci a suscité l'attention du commerce électronique, où l'historique des achats des utilisateurs sont analysés pour prédire leurs intérêts futurs et pouvoir personnaliser les offres ou produits (appelés aussi items) qui leur sont proposés. Dans ce cadre, les systèmes de recommandation exploitent les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des produits et des utilisateurs pour prédire leurs préférences pour des futurs items. Bien qu'ils aient démontré leur précision, ces systèmes font toujours face à de grands défis tant pour le monde académique que pour l'industrie : ces techniques traitent un grand volume de données qui exige une parallélisation des traitements, les données peuvent être également très hétérogènes, et les systèmes de recommandation souffrent du démarrage à froid, situation dans laquelle le système n'a pas (ou pas assez) d'informations sur (les nouveaux) utilisateurs/items pour proposer des recommandations précises. La technique de factorisation matricielle a démontré une précision dans les prédictions et une simplicité de passage à l'échelle. Cependant, cette approche a deux inconvénients : la complexité d'intégrer des données hétérogènes externes (telles que les caractéristiques des items) et le démarrage à froid pour un nouvel utilisateur. Cette thèse a pour objectif de proposer un système offrant une précision dans les recommandations, un passage à l'échelle pour traiter des données volumineuses, et permettant d'intégrer des données variées sans remettre en question l'indépendance du système par rapport au domaine d'application. De plus, le système doit faire face au démarrage à froid utilisateurs car il est important de fidéliser et satisfaire les nouveaux utilisateurs. Cette thèse présente quatre contributions au domaine des systèmes de recommandation: (1) nous proposons une implémentation d'un algorithme de recommandation de factorisation matricielle parallélisable pour assurer un meilleur passage à l'échelle, (2) nous améliorons la précision des recommandations en prenant en compte l'intérêt implicite des utilisateurs dans les attributs des items, (3) nous proposons une représentation compacte des caractéristiques des utilisateurs/items basée sur les filtres de bloom permettant de réduire la quantité de mémoire utile, (4) nous faisons face au démarrage à froid d'un nouvel utilisateur en utilisant des techniques d'apprentissage actif. La phase d'expérimentation utilise le jeu de données MovieLens et la base de données IMDb publiquement disponibles, ce qui permet d'effectuer des comparaisons avec des techniques existantes dans l'état de l'art. Ces expérimentations ont démontré la précision et l'efficacité de nos approches. / Recommender Systems aim at pre-selecting and presenting first the information in which users may be interested. This has raised the attention of the e-commerce, where the interests of users are analysed in order to predict future interests and to personalize the offers (a.k.a. items). Recommender systems exploit the current preferences of users and the features of items/users in order to predict their future preference in items.Although they demonstrate accuracy in many domains, these systems still face great challenges for both academia and industry: they require distributed techniques to deal with a huge volume of data, they aim to exploit very heterogeneous data, and they suffer from cold-start, situation in which the system has not (enough) information about (new) users/items to provide accurate recommendations. Among popular techniques, Matrix Factorization has demonstrated high accurate predictions and scalability to parallelize the analysis among multiple machines. However, it has two main drawbacks: (1) difficulty of integrating external heterogeneous data such as items' features, and (2) the cold-start issue. The objective of this thesis is to answer to many challenges in the field of recommender systems: (1) recommendation techniques deal with complex analysis and a huge volume of data; in order to alleviate the time consumption of analysis, these techniques need to parallelize the process among multiple machines, (2) collaborative filtering techniques do not naturally take into account the items' descriptions in the recommendation, although this information may help to perform more accurate recommendations, (3) users' and items' descriptions in very large dataset contexts can become large and memory-consuming; this makes data analysis more complex, and (4) the new user cold-start is particularly important to perform new users' recommendations and to assure new users fidelity. Our contributions to this area are given by four aspects: (1) we improve the distribution of a matrix factorization recommendation algorithm in order to achieve better scalability, (2) we enhance recommendations performed by matrix factorization by studying the implicit interest of the users in the attributes of the items, (3) we propose an accurate and low-space binary vector based on Bloom Filters for representing users/items through a high quantity of features in low memory-consumption, and (4) we cope with the new user cold-start in collaborative filtering by using active learning techniques. The experimentation phase uses the publicly available MovieLens dataset and IMDb database, what allows to perform fair comparisons to the state of the art. Our contributions demonstrate their performance in terms of accuracy and efficiency.

En ces temps de pandémie Covid19, une énorme quantité de l’activité humaine est modifiée pour se faire à distance, notamment par des moyens électroniques. Cela rend plusieurs personnes et services vulnérables aux cyberattaques, d’où le besoin d’une éducation généralisée ou du moins accessible sur la cybersécurité. De nombreux efforts sont entrepris par les chercheurs, le gouvernement et les entreprises pour protéger et assurer la sécurité des individus contre les pirates et les cybercriminels. En raison du rôle important joué par les systèmes de recommandation dans la vie quotidienne de l'utilisateur, il est intéressant de voir comment nous pouvons combiner les systèmes de cybersécurité et de recommandation en tant que solutions alternatives pour aider les utilisateurs à comprendre les cyberattaques auxquelles ils peuvent être confrontés. Les systèmes de recommandation sont couramment utilisés par le commerce électronique, les réseaux sociaux et les plateformes de voyage, et ils sont basés sur des techniques de systèmes de recommandation traditionnels. Au vu des faits mentionnés ci-dessus, et le besoin de protéger les internautes, il devient important de fournir un système personnalisé, qui permet de partager les problèmes, d'interagir avec un système et de trouver des recommandations. Pour cela, ce travail propose « Cyberhelper », un système de recommandation de cybersécurité personnalisé basé sur des questions pour la sensibilisation à la cybersécurité. De plus, la plateforme proposée est équipée d'un algorithme hybride associé à trois différents algorithmes basés sur la connaissance, les utilisateurs et le contenu qui garantit une recommandation personnalisée optimale en fonction du modèle utilisateur et du contexte. Les résultats expérimentaux montrent que la précision obtenue en appliquant l'algorithme proposé est bien supérieure à la précision obtenue en utilisant d'autres mécanismes de système de recommandation traditionnels. Les résultats suggèrent également qu'en adoptant l'approche proposée, chaque utilisateur peut avoir une expérience utilisateur unique, ce qui peut l'aider à comprendre l'environnement de cybersécurité. / With the proliferation of the virtual universe and the multitude of services provided by the World Wide Web, a major concern arises: Security and privacy have never been more in jeopardy. Nowadays, with the Covid 19 pandemic, the world faces a new reality that pushed the majority of the workforce to telecommute. This thereby creates new vulnerabilities for cyber attackers to exploit. It’s important now more than ever, to educate and offer guidance towards good cybersecurity hygiene. In this context, a major effort has been dedicated by researchers, governments, and businesses alike to protect people online against hackers and cybercriminals. With a focus on strengthening the weakest link in the cybersecurity chain which is the human being, educational and awareness-raising tools have been put to use. However, most researchers focus on the “one size fits all” solutions which do not focus on the intricacies of individuals. This work aims to overcome that by contributing a personalized question-based recommender system. Named “Cyberhelper”, this work benefits from an existing mature body of research on recommender system algorithms along with recent research on non-user-specific question-based recommenders. The reported proof of concept holds potential for future work in adapting Cyberhelper as an everyday assistant for different types of users and different contexts.

L’immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement à la problématique de surcharge d'information. Dans ce contexte, les systèmes de recommandation traditionnels fournissent des informations pertinentes aux utilisateurs. Néanmoins, avec la propagation récente des dispositifs mobiles (smartphones et tablettes), nous constatons une migration progressive des utilisateurs vers la manipulation d'environnements pervasifs. Le problème avec les approches de recommandation traditionnelles est qu'elles n'utilisent pas toute l'information disponible pour produire des recommandations. Davantage d’informations contextuelles pourraient être utilisées dans le processus de recommandation pour aboutir à des recommandations plus précises. Les systèmes de recommandation sensibles au contexte (CARS) combinent les caractéristiques des systèmes sensibles au contexte et des systèmes de recommandation afin de fournir des informations personnalisées aux utilisateurs dans des environnements ubiquitaires. Dans cette perspective où tout ce qui concerne l'utilisateur est dynamique, les contenus qu’il manipule et son environnement, deux questions principales doivent être adressées : i) Comment prendre en compte l'évolution des contenus de l’utilisateur? et ii) Comment éviter d’être intrusif, en particulier dans des situations critiques? En réponse à ces questions, nous avons développé un système de recommandation dynamique et sensible au risque appelé DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), qui modélise la recommandation sensible au contexte comme un problème de bandit. Ce système combine une technique de filtrage basée sur le contenu et un algorithme de bandit contextuel. Nous avons montré que DRARS améliore la stratégie de l'algorithme UCB (Upper Confidence Bound), le meilleur algorithme actuellement disponible, en calculant la valeur d'exploration la plus optimale pour maintenir un bon compromis entre exploration et exploitation basé sur le niveau de risque de la situation courante de l'utilisateur. Nous avons mené des expériences dans un contexte industriel avec des données réelles et des utilisateurs réels et nous avons montré que la prise en compte du niveau de risque de la situation de l'utilisateur augmentait significativement la performance du système de recommandation / The vast amount of information generated and maintained everyday by information systems and their users leads to the increasingly important concern of overload information. In this context, traditional recommender systems provide relevant information to the users. Nevertheless, with the recent dissemination of mobile devices (smartphones and tablets), there is a gradual user migration to the use of pervasive computing environments. The problem with the traditional recommendation approaches is that they do not utilize all available information for producing recommendations. More contextual parameters could be used in the recommendation process to result in more accurate recommendations. Context-Aware Recommender Systems (CARS) combine characteristics from context-aware systems and recommender systems in order to provide personalized recommendations to users in ubiquitous environments. In this perspective where everything about the user is dynamic, his/her content and his/her environment, two main issues have to be addressed: i) How to consider content evolution? and ii) How to avoid disturbing the user in risky situations?. In response to these problems, we have developed a dynamic risk sensitive recommendation system called DRARS (Dynamic Risk-Aware Recommender System), which model the context-aware recommendation as a bandit problem. This system combines a content-based technique and a contextual bandit algorithm. We have shown that DRARS improves the Upper Confidence Bound (UCB) policy, the currently available best algorithm, by calculating the most optimal exploration value to maintain a trade-off between exploration and exploitation based on the risk level of the current user's situation. We conducted experiments in an industrial context with real data and real users and we have shown that taking into account the risk level of users' situations significantly increases the performance of the recommender system

Article publié dans le journal « Journal of Information Security Research ». March 2012. / Chaque année, le nombre d’utilisateurs des réseaux sociaux augmente à une très grande vitesse. Des milliers de comptes usagés incluant des données privées sont créés quotidiennement. Un nombre incalculable de données privées et d'informations sensibles sont ainsi lues et partagées par les différents comptes. Ceci met en péril la vie privée et la sécurité de beaucoup d’utilisateurs de ces réseaux sociaux. Il est donc crucial de sensibiliser ces utilisateurs aux dangers potentiels qui les guettent. Nous présentons Protect_U (Hélou, Gandouz et al. 2012), un système de protection de la vie privée des utilisateurs de Facebook. Protect_U analyse le contenu des profils des utilisateurs et les classes selon quatre niveaux de risque : Low risk, medium risk, risky and critical. Il propose ensuite des recommandations personnalisées pour leur permettre de rendre leurs comptes plus sécuritaires. Pour ce faire, il fait appel à deux modèles de protection : local et communautaire. Le premier utilise les données personnelles de l’utilisateur afin de lui proposer des recommandations et le second recherche ses amis de confiance pour les inciter à participer à l’amélioration de la sécurité de son propre compte. / Social networking sites have experienced a steady and dramatic increase in the number of users over the past several years. Thousands of user accounts, each including a significant amount of private data, are created daily. As such, an almost countless amount of sensitive and private information is read and shared across the various accounts. This jeopardizes the privacy and safety of many social network users and mandates the need to increase the users’ awareness about the potential hazards they are exposed to on these sites. We introduce Protect_U (Hélou, Gandouz et al. 2012), a privacy protection system for Facebook users. Protect_U analyzes the content of user profiles and ranks them according to four risk levels: Low Risk, Medium Risk, Risky and Critical. The system then suggests personalized recommendations designed to allow users to increase the safety of their accounts. In order to achieve this, Protect_U draws upon both the local and community-based protection models. The first model uses a Facebook user’s personal data in order to suggest recommendations, and the second seeks out the user’s most trustworthy friends to encourage them to help improve the safety of his/her account.

Les systèmes de recommandation (RS) et le pair-à-pair (P2) sont complémentaires pour faciliter le partage de données à grande échelle: RS pour filtrer et personnaliser les requêtes des utilisateurs, et P2P pour construire des systèmes de partage de données décentralisés à grande échelle. Cependant, il reste beaucoup de difficultés pour construire des RS efficaces dans une infrastructure P2P. Dans cette thèse, nous considérons des communautés en ligne à grande échelle, où les utilisateurs notent les contenus qu'ils explorent et gardent dans leur espace de travail local les contenus de qualité pour leurs sujets d'intérêt. Notre objectif est de construire un P2P-RS efficace pour ce contexte. Nous exploitons les sujets d'intérêt des utilisateurs (extraits automatiquement des contenus et de leurs notes) et les données sociales (amitié et confiance) afin de construire et maintenir un overlay P2P social. La thèse traite de plusieurs problèmes. D'abord, nous nous concentrons sur la conception d'un P2P-RS qui passe à l'échelle, appelé P2Prec, en combinant les approches de recommandation par filtrage collaboratif et par filtrage basé sur le contenu. Nous proposons alors de construire et maintenir un overlay P2P dynamique grâce à des protocoles de gossip. Nos résultats d'expérimentation montrent que P2Prec permet d'obtenir un bon rappel avec une charge de requêtes et un trafic réseau acceptables. Ensuite, nous considérons une infrastructure plus complexe afin de construire et maintenir un overlay P2P social, appelé F2Frec, qui exploite les relations sociales entre utilisateurs. Dans cette infrastructure, nous combinons les aspects filtrage par contenu et filtrage basé social, pour obtenir un P2P-RS qui fournit des résultats de qualité et fiables. A l'aide d'une évaluation de performances extensive, nous montrons que F2Frec améliore bien le rappel, ainsi que la confiance dans les résultats avec une surcharge acceptable. Enfin, nus décrivons notre prototype de P2P-RS que nous avons implémenté pour valider notre proposition basée sur P2Prec et F2Frec. / Recommendation systems (RS) and P2P are both complementary in easing large-scale data sharing: RS to filter and personalize users' demands, and P2P to build decentralized large-scale data sharing systems. However, many challenges need to be overcome when building scalable, reliable and efficient RS atop P2P. In this work, we focus on large-scale communities, where users rate the contents they explore, and store in their local workspace high quality content related to their topics of interest. Our goal then is to provide a novel and efficient P2P-RS for this context. We exploit users' topics of interest (automatically extracted from users' contents and ratings) and social data (friendship and trust) as parameters to construct and maintain a social P2P overlay, and generate recommendations. The thesis addresses several related issues. First, we focus on the design of a scalable P2P-RS, called P2Prec, by leveraging collaborative- and content-based filtering recommendation approaches. We then propose the construction and maintenance of a P2P dynamic overlay using different gossip protocols. Our performance experimentation results show that P2Prec has the ability to get good recall with acceptable query processing load and network traffic. Second, we consider a more complex infrastructure in order to build and maintain a social P2P overlay, called F2Frec, which exploits social relationships between users. In this new infrastructure, we leverage content- and social-based filtering, in order to get a scalable P2P-RS that yields high quality and reliable recommendation results. Based on our extensive performance evaluation, we show that F2Frec increases recall, and the trust and confidence of the results with acceptable overhead. Finally, we describe our prototype of P2P-RS, which we developed to validate our proposal based on P2Prec and F2Frec.