Approche de recommandation à base de fouille de données et de graphes étiquetés multi-couches : contributions à la RI sociale

• Auteur / Autrice : Mohamed Ettaleb
• Direction : Patrice Bellot, Chiraz Latiri Cherif
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/12/2020
• Etablissement(s) : Aix-Marseille en cotutelle avec Université de Tunis El Manar
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d’Informatique et Systèmes (Marseille ; La Garde, Var ; 2018-….) - LIPAH, laboratoire en informatique, programmation, algorythmique et heuristique (Université de Tunis El Manar, Tunisie)
• Jury : Président / Présidente : Lotfi Ben Romdhane
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Mulhem
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Karen Pinel-Sauvagnat, Rim Faiz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Classification automatique

Classification automatique (statistique)

Théorie des graphes

Graphes quantiques

Bases de données -- Conception -- Logiciels

Génie logiciel

Recherche documentaire automatisée

Recherche de l'information

Informatique -- Recherche

Mots clés libres

Recherche d’information

Système de recommandation de lectures

Fouille de graphes

Classification automatique

Résumé

D’une manière générale, l’objectif d’un système de recommandation est d’assister les utilisateurs dans le choix d’éléments pertinents parmi un ensemble vaste d’éléments. Dans le contexte actuel de l’explosion du nombre de publications académiques disponibles (livres, articles, etc.) en ligne, fournir un service de recommandations personnalisées devient une nécessité. En outre, la recommandation automatique de livres à partir d’une requête est un thème émergent avec de nombreux verrous scientifiques. Il combine plusieurs problématiques liées à la recherche d’information et la fouille de données pour l’estimation du degré d’opportunité de recommander un livre. Cette estimation doit être effectuée en tenant compte de la requête mais aussi du profil de l’utilisateur (historique de lecture, centres d’intérêts, notes et commentaires associés à ses lectures précédentes) et de l’ensemble de la collection à laquelle appartient le document. Deux grandes pistes ont été abordés dans cette thèse pour traiter le problème de la recommandation automatique des livres : - Identification des intentions de l’utilisateur à partir d’une requête. - Recommandation des livres pertinents selon les besoins de l’utilisateur

In general, the purpose of a recommendation system is to assist users in selecting relevant elements from a wide range of elements. In the context of the explosion in the number of academic publications available (books, articles, etc.) online, providing a personalized recommendation service is becoming a necessity. In addition, automatic book recommendation based on a query is an emerging theme with many scientific locks. It combines several issues related to information retrieval and data mining for the assessment of the degree of opportunity to recommend a book. This assessment must be made taking into account the query but also the user profile (reading history, interest, notes and comments associated with previous readings) and the entire collection to which the document belongs. Two main avenues have been addressed in this paper to deal with the problem of automatic book recommendation : - Identification of the user’s intentions from a query. - Recommendation of relevant books according to the user’s needs