Systèmes de recommandation de POI à large échelle

Scalable models for points-of-interest recommender systems

• Auteur / Autrice : Jean-Benoit Griesner
• Direction : Talel Abdessalem, Hubert Naacke
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et réseaux
• Date : Soutenance le 03/07/2018
• Etablissement(s) : Paris, ENST
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Traitement et communication de l'information (Paris ; 2003-....)
• Jury : Président / Présidente : Fabrice Rossi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Florence d' Alché-Buc
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Stéphane Bressan, Amin Mantrach

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux sociaux (Internet)

Recherche de l'information

Mots clés libres

Point d'intérêt (POI)

Recommandation

Factorisation

Matrices

Poisson

Géographie

Point-of-interest (POI)

Recommendation

Factorization

Matrices

Poisson

Geography

Résumé

La recommandation de points d’intérêts (POI) est une composante essentielle des réseaux sociaux géolocalisés. Cette tâche pose de nouveaux défis dûs aux contraintes spécifiques de ces réseaux. Cette thèse étudie de nouvelles solutions au problème de la recommandation personnalisée de POI. Trois contributions sont proposées dans ce travail. La première contribution est un nouveau modèle de factorisation de matrices qui intègre les influences géographique et temporelle. Ce modèle s’appuie sur un traitement spécifique des données. La deuxième contribution est une nouvelle solution au problème dit du feedback implicite. Ce problème correspond à la difficulté à distinguer parmi les POI non visités, les POI dont l’utilisateur ignore l’existence des POI qui ne l’intéressent pas. Enfin la troisième contribution de cette thèse est une méthode pour générer des recommandations à large échelle. Cette approche combine un algorithme de clustering géographique avec l’influence sociale des utilisateurs à différentes échelles de mobilité.

The task of points-of-interest (POI) recommendations has become an essential feature in location-based social networks. However it remains a challenging problem because of specific constraints of these networks. In this thesis I investigate new approaches to solve the personalized POI recommendation problem. Three main contributions are proposed in this work. The first contribution is a new matrix factorization model that integrates geographical and temporal influences. This model is based on a specific processing of geographical data. The second contribution is an innovative solution against the implicit feedback problem. This problem corresponds to the difficulty to distinguish among unvisited POI the actual "unknown" from the "negative" ones. Finally the third contribution of this thesis is a new method to generate recommendations with large-scale datasets. In this approach I propose to combine a new geographical clustering algorithm with users’ implicit social influences in order to define local and global mobility scales.