Auteur / Autrice : | Djallel Bouneffouf |
Direction : | Amel Bouzeghoub |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 19/12/2013 |
Etablissement(s) : | Evry, Institut national des télécommunications |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences et Ingénierie (Evry ; 2008-2015) |
Partenaire(s) de recherche : | Université : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....) |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
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