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Akermi, Imen. A hybrid model for context-aware proactive recommendation

Akermi, Imen (2017). A hybrid model for context-aware proactive recommendation.

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Résumé en francais

L'accès aux informations pertinentes, adaptées aux besoins et au profil de l'utilisateur est un enjeu majeur dans le cadre actuel caractérisé par une prolifération massive des ressources d'information hétérogènes. Le développement d'appareils mobiles équipés de plusieurs fonctionnalités telles que la caméra, le WIFI, la géo-localisation et bien plus d'autres permettent aux systèmes mobiles de recommandation actuels d'être hautement contextualisés et pouvant fournir à l'utilisateur des informations pertinentes au bon moment quand il en a le plus besoin, sans attendre qu'il établisse une interaction avec son appareil. C'est dans ce cadre que s'insère notre travail de thèse. En effet, nous proposons une approche de recommandation contextuelle et proactive dans un environnement mobile qui permet de recommander des informations pertinentes à l'utilisateur sans attendre à ce que ce dernier initie une interaction. Un système proactif peut prendre la forme d'un guide touristique personnalisé qui se base sur la localisation et les préférences de l'utilisateur pour suggérer à ce dernier des endroits intéressants sans qu'il fournisse, sa préférence ou une requête explicite. Cela permettra de réduire les efforts, le temps et l'interaction de l'utilisateur avec son appareil mobile et de présenter les informations pertinentes au bon moment et au bon endroit. Cette approche prend aussi en considération les situations où la recommandation pourrait déranger l'utilisateur. Il s'agit d'équilibrer le processus de recommandation contre les interruptions intrusives. En effet, il existe différents facteurs et situations qui rendent l'utilisateur moins ouvert aux recommandations. Comme nous travaillons dans le contexte des appareils mobiles, nous considérons que les applications mobiles telles que la caméra, le clavier, l'agenda, etc., sont de bons représentants de l'interaction de l'utilisateur avec son appareil puisqu'ils représentent en quelque sorte la plupart des activités qu'un utilisateur pourrait entreprendre avec son appareil mobile au quotidien, comme envoyer des messages, converser, tweeter, naviguer ou prendre des photos.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Boughanem, Mohand
Faiz, Rim
Ecole doctorale:Mathématiques, informatique, télécommunications de Toulouse (MITT)
laboratoire/Unité de recherche :Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), UMR 5505
Mots-clés libres :Systèmes de recommandation - Recommandation proactive - Détection d'intrusivité - Profil situationnel - Recommandation contextuelle
Sujets :Informatique
Déposé le :17 Jan 2018 12:51