Systèmes de recommandation pour le commerce électronique
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De nos jours, les systèmes de recommandation sont de plus en plus indispensables aux utilisateurs du Web pour identifier les produits, services ou contenus susceptibles de leur plaire. Les systèmes de recommandation utilisant le filtrage collaboratif sont très vulnérables au problème du démarrage à froid, car ils fonctionnent uniquement sur la base des préférences des utilisateurs. C'est pourquoi des chercheurs ont récemment proposé des solutions hybrides efficaces, appelées ' systèmes de recommandation hybrides ', qui combinent le filtrage basé sur le contenu et le filtrage coll...
De nos jours, les systèmes de recommandation sont de plus en plus indispensables aux utilisateurs du Web pour identifier les produits, services ou contenus susceptibles de leur plaire. Les systèmes de recommandation utilisant le filtrage collaboratif sont très vulnérables au problème du démarrage à froid, car ils fonctionnent uniquement sur la base des préférences des utilisateurs. C'est pourquoi des chercheurs ont récemment proposé des solutions hybrides efficaces, appelées ' systèmes de recommandation hybrides ', qui combinent le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif afin d'améliorer les performances. Cet ouvrage tente de résoudre le problème du démarrage à froid tout en mettant en uvre une application Web fonctionnant à partir des informations contenues dans les profils des utilisateurs. Enfin, afin de réaliser une analyse commerciale, les résultats de questionnaires et d'entretiens ont été présentés.
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