Recommandation contextuelle de services : application à la recommandation d'évènements culturels dans la ville intelligente
Auteur / Autrice : | Nicolas Gutowski |
Direction : | Tassadit Amghar, Olivier Camp |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 04/11/2019 |
Etablissement(s) : | Angers |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) |
Partenaire(s) de recherche : | Equipe de recherche : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers |
Laboratoire : Laboratoire d'Etudes et de Recherche en Informatique d'Angers / LERIA | |
Jury : | Président / Présidente : Éric Monfroy |
Examinateurs / Examinatrices : Bruno Zanuttini, Raphaël Féraud, Florence Sèdes | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Allel Hadjali, Armelle Brun |
Mots clés
Résumé
Les algorithmes de bandits-manchots pour les systèmes de recommandation sensibles au contexte font aujourd’hui l’objet de nombreuses études. Afin de répondre aux enjeux de cette thématique, les contributions de cette thèse sont organisées autour de 3 axes : 1) les systèmes de recommandation ; 2) les algorithmes de bandits-manchots (contextuels et non contextuels) ; 3) le contexte. La première partie de nos contributions a porté sur les algorithmes de bandits-manchots pour la recommandation. Elle aborde la diversification des recommandations visant à améliorer la précision individuelle. La seconde partie a porté sur la capture de contexte, le raisonnement contextuel pour les systèmes de recommandation d’événements culturels dans la ville intelligente, et l’enrichissement dynamique de contexte pour les algorithmes de bandits-manchots contextuels.