Recommandation basée sur les intérêts utilisateurs pour les systèmes d'informatique décisionnelle modernes

User intent based recommendation for modern BI systems

• Auteur / Autrice : Krista Drushku
• Direction : Nicolas Labroche, Patrick Marcel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/03/2019
• Etablissement(s) : Tours
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, Informatique, Physique Théorique et Ingénierie des Systèmes (Centre-Val de Loire)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'Informatique Fondamentale et Appliquée de Tours (2012-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : École polytechnique universitaire (Tours)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Marsala
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Gilles Venturini, Alexis Naibo
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Marc Petit, Sihem Amer-Yahia

Mots clés

Mots clés contrôlés

Commutation de paquets

Logiciels

Clusters Beowulf (informatique)

Web usage mining

Systèmes de recommandation (informatique)

Mots clés libres

Business intelligence

BI

Recommendation

User Intents

Bundles

Composite Items

Clustering

Complementarity

Item-based recommender

Résumé

Stocker de grandes quantités de données complexifie les interactions avec les systèmes de Business Intelligence (BI). Les systèmes de recommandation semblent un choix logique pour aider les utilisateurs dans leur analyse. Ils extraient des comportements de données historiques et suggèrent des actions personnalisées, potentiellement redondantes, via des scores de similarité. La diversité est essentielle pour améliorer la satisfaction des utilisateurs, d’où l’intérêt particulier accordé aux recommandations complémentaires. Nous avons étudié deux problèmes concrets d’exploration de données en BI et proposons de découvrir et exploiter les intentions utilisateur pour fournir deux recommandeurs de requête. Le premier, un recommandeur collaboratif réactif original basé sur l’intention, recommande des séquences de requêtes à l’utilisateur pour poursuivre son analyse. Le second propose proactivement un ensemble de requêtes pour compléter un rapport BI, en fonction di contexte utilisateur.

The storage of big amounts of data may lead to a series of long questions towards the expected solution which complicates user interactions with Business Intelligence (BI) systems. Recommender systems appear as a natural solution to help the users complete their analysis. They try to discover user behaviors from the past logs and to suggest personalized actions by predicting lists of likeness scores, which may lead to redundant recommendations. Nowadays, diversity is becoming essential to improve users’ satisfaction, thus, a special interest is dedicated to complementary recommendation. We studied two concrete data exploration problems in BI and we propose to discover and leverage the user intents to provide two query recommenders. The first, an original reactive collaborative Intent-based Recommender, recommends sequences of queries for the user to pursue her analysis. The second one proactively proposes a bundle of queries to complete user BI report, based on the user intents.