Utilisation de l’approche pré-filtrage contextuel des systèmes de recommandation sensible au contexte.

Abstract

Les systèmes de recommandation traditionnels apportent une solution au problème de surcharge d’informations. Ils sont capables d’estimer l’intérêt d’un item qui peut être livre, film ou hôtel … pour un utilisateur à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et/ou aux propriétés des ressources. Ces systèmes ignorent que la pertinence d’un item à un utilisateur est faite selon un contexte particulier d’où le rôle des systèmes de recommandation sensible au contexte (Context-aware recommender systems (CARS)). Les CARS permettent d’incorporer l’information contextuelle lors de la recommandation. Dans le cadre de notre projet de fin d’étude, nous allons appliquer l’approche pré-filtrage contextuel des CARS pour la recommandation des films afin de générer des recommandations plus pertinentes et adapté à la situation contextuelle de l'utilisateur.