Impact De La Prise En Compte D'information Contextuelle Sur La Pertinence Des Systèmes De Recommandations
Résumé: Les Systèmes de recommandation traditionnels apportent une solution au problème de surcharge d'informations. Ils fournissent aux utilisateurs les informations et contenus qui sont les plus pertinents pour eux. Ces systèmes ignorent le fait que des utilisateurs interagissent avec des systèmes selon un contexte particulier. A travers cette thèse, nous allons présenter un système de recommandation contextuel intrinsèque que nous pouvons appliquer pour la recommandation de contenus, en général (livre, Url, article, produit, film, chanson, etc.). Nous illustrons l'approche adoptée pour affiner la recommandation de films à un utilisateur.
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