Cette thèse s'articule autour des problèmes d'optimisation à grande échelle, et plus particulièrement autour des méthodes de factorisation matricielle sur des problèmes de grandes tailles. L'objectif des méthodes de factorisation de grandes matrices est d'extraire des variables latentes qui permettent d'expliquer les données dans un espace de dimension réduite. Nous nous sommes intéressés au domaine d'application de la recommandation et plus particulièrement au problème de prédiction de préférences d'utilisateurs. Dans une contribution nous nous sommes intéressés à l'application de méthodes de factorisation dan un environnement de recommandation contextuelle et notamment dans un contexte social. Dans une seconde contribution, nous nous sommes intéressés au problème de sélection de modèle pour la factorisation où l'on cherche à déterminer de façon automatique le rang de la factorisation par estimation de risque.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01009570 |
| Date | 03 February 2014 |
| Creators | Delporte, Julien |
| Publisher | INSA de Rouen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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