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pomrec18 [2017/10/27 08:38]
mplantev created
pomrec18 [2017/10/27 09:04] (current)
mplantev [Description]
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 +De nombreux algorithmes ont été proposés ces vingt dernières années. La plupart d'​entre eux capturent parfaitement l'​intérêt de l'​utilisateur pour recommander des items similaires à ceux qu'il a déjà évaluer très positivement. Par exemple, si l'​utilisateur est fan de certains films de science fiction, les algorithmes de recommandation vont lui proposer des films similaires. Ce type de recommandation est extrêmement efficace dans certains contextes (e.g., Netflix) mais s'​avère relativement limiter dans d'​autres. En effet, ces approches ne sont pas pertinentes lorsque l'​intérêt de l'​utilisateur est amené à évoluer au cours du temps comme par exemple dans des processus d'​apprentissage. En effet, il est inutile de recommander un cours d'​introduction à Python si l'​utilisateur a déjà acquis certaines compétences et il est donc plus pertinent de lui recommander un cours avancé. Dans de tels contextes, il faut donc arriver à modéliser automatiquement l'​évolution de l'​utilisateur et l'​intégrer dans un algorithme de recommandation.  ​
 + 
 +Le travail demandé est le suivant :
  
- +  ​* Lecture et compréhension de certaines méthodes de recommandation (identification des limites) 
-Dans ce projet, nous cherchons à caractériser un sous-ensemble de trajectoires comme par exemple, identifier des signatures dans des trajectoires individuelles. +  * Utiliser ​de la fouille de séquences pour modéliser des processus ​d'apprentissage utilisateur. 
-  ​* Lecture et compréhension de certaines méthodes ​d'​analyse ​de trajectoires +  * Proposition et implémentation d'un nouvel ​algorithme ​de recommandation.
-  * Proposition d'une nouvelle méthode ​de d'analyse de trajectoire +
-  * Implémentation de l'​algorithme ​+
   * Evaluation sur des données réelles.  ​   * Evaluation sur des données réelles.  ​
  
pomrec18.txt · Last modified: 2017/10/27 09:04 by mplantev
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