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Systèmes de recommandation contextuels : Vers une typologie de contexte

Negre, Elsa (2020), Systèmes de recommandation contextuels : Vers une typologie de contexte, Revue Ouverte de l’Ingénierie des Systèmes d'Information (ROISI), 1, 4. 10.21494/ISTE.OP.2020.0584

View/Open
Systemes_negre.pdf (2.316Mb)
Type
Article accepté pour publication ou publié
Date
2020
Journal name
Revue Ouverte de l’Ingénierie des Systèmes d'Information (ROISI)
Volume
1
Number
4
Publication identifier
10.21494/ISTE.OP.2020.0584
Metadata
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Author(s)
Negre, Elsa
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Abstract (FR)
La montée en volume des données et informations de sources diverses exige un filtrage d’informations efficace afin d’être au plus près de l’utilisateur et répondre au mieux à ses besoins. Dans cet objectif, les systèmes de recommandation contextuels qui prennent en compte le contexte de l’utilisateur dans leur processus de recommandation, ont été proposés. Cependant il n’existe toujours pas de définition unique pour ce contexte. Dans cet article nous proposons une typologie du contexte utilisateur dans le cadre des systèmes de recommandation contextuels, afin de pallier les manques des précédentes propositions et répondre à un spectre assez large de cas d’application. En effet, cette typologie se veut générique avec une grande applicabilité. Nous montrons également comment l’utiliser, que ce soit dans la phase de recueil des informations contextuelles, celle de la modélisation ou celle de l’intégration au sein d’un système de recommandation contextuel.
Abstract (EN)
The rise in volume of data and information from various sources requires effective information/data filtering to be closer to the user and best meet his/her needs. For this purpose, context-aware recommender systems that take into account the context of the user in their recommendation process, have been proposed. However, there is still no unique definition for context. In this article, we propose a typology of the user context for (context-aware) recommender systems, in order to overcome the shortcomings of the previous proposals and to answer a rather wide spectrum of application cases. Indeed, this typology is generic with great applicability. We also show how to use it, either in the phase of gathering contextual information, the modeling or the integration within a context-aware recommender system.
Subjects / Keywords
Systèmes de recommandation; Contexte; Systèmes d’information; Aide à la décision; Recommender systems; Context; Information systems; Decision support systems

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