L'immense quantité d'information générée et gérée au quotidien par les systèmes d'information et leurs utilisateurs conduit inéluctablement ?a 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 pérvasifs. Le problème avec les approches traditionnelles de recommandation 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 recommandations sensibles au contexte (CARS) combinent les caractéristiques des systèmes sensibles au contexte et des systèmes de recommandation an de fournir des informations personnalisées aux utilisateurs dans des environnements ubiquitaires. Dans cette perspective ou 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 la dynamicité des contenus de l'utilisateur ? et ii ) Comment éviter d'être intrusif en particulier dans des situations critiques ?. En réponse ?a 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 Con dence Bound), le meilleur algorithme actuellement disponible, en calculant la valeur d'exploration la plus optimale pour maintenir un 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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01026136 |
| Date | 19 December 2013 |
| Creators | Bouneffouf, Djallel |
| Publisher | Institut National des Télécommunications |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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