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[Thèse] JELASSI Nader : Un système personnalisé de recommandation à partir de concepts quadratiques dans les folksonomies.


Mercredi 11 mai 2016 - 16h00 - Salle A102 - Bâtiment ISIMA

Les systèmes de recommandation ont acquis une certaine popularité
parmi les chercheurs, où de nombreuses approches ont été proposées dans la littérature. Les utilisateurs des folksonomies partagent des items (e.g., livres, films, sites web, etc.) en les annotant avec des tags librement choisis. Avec l’essor du Web 2.0, les utilisateurs sont devenus les principaux acteurs du système étant donné qu’ils sont à la fois les contributeurs et créateurs de l’information. Ainsi, il est important de répondre à leurs besoins en leur proposant une recommandation plus ciblée. Pour ce faire, nous considérons une nouvelle dimension dans une folksonomie classiquement composée de trois dimensions et nous proposons une approche a fin de regrouper les utilisateurs ayant des intérêts proches à travers des structures appelées concepts quadratiques. Ensuite, nous utilisons ces structures a fin de proposer un nouveau système personnalisé de recommandation. Nous évaluons nos approches sur divers jeux de données
du monde réel. Ces expérimentations ont démontré de bons résultats en terme de précision et de rappel ainsi qu’une bonne évaluation sociale. De plus, nous étudions quelques unes des métriques utilisées pour évaluer le systèmes de recommandations, comme la couverture, la diversité, l’adaptivité, la sérendipité ou encore la scalabilité. Par ailleurs, nous menons une étude de cas sur quelques utilisateurs comme complément à notre évaluation a fin d’avoir l’avis des utilisateurs sur notre système. En fin, nous proposons un nouvel algorithme qui permet de mettre à jour un ensemble de concepts triadiques sans avoir à re-scanner l’entière folksonomie. Les premiers résultats comparant les performances de notre proposition par rapport au redémarrage du processus d’extraction des concepts triadiques sur quatre jeux de données du monde réel a démontré son efficacité.

Mots-clés : réseaux sociaux, folksonomie, quadri-concepts, fouille de données, recommandation, profil, métriques de qualité, mise à jour

Publication : Mohamed Nader Jelassi, Sadok Ben Yahia et Engelbert Mephu Nguifo : Towards more targeted recommendations in folksonomies. Social Netw. Analys. Mining 5(1) : 68:1-68:18 (2015). Springer Editions.

Jury :

- Rapporteur : M. Osmar Zaïane, Professeur à l’Université d’Alberta, Canada.
- Rapporteur : M. Mohamed Mohsen Gammoudi, Professeur à l’Université de Manouba, Tunisie.
- Examinateur : Mme. Amel Borgi, Maître de Conférences à l’Université Tunis El Manar.
- Examinateur : M. Mohand Boughanem, Professeur à l’Université Paul Sabatier de Toulouse.
- Directeurs de thèse : M. Engelbert Mephu Nguifo, Professeur à l’Université Blaise Pascal Clermont-Ferrand 2 et M. Sadok Ben Yahia, Professeur à la Faculté des Sciences de Tunis.
- Invité : M. Lhouari Nourine, Professeur à l’Université Blaise Pascal, Clermont-Ferrand 2.