Vers des systèmes de recommandation robustes pour la navigation Web
Inspiration de la modélisation statistique du langage
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Le Web représente un espace dans lequel la surabondance de données est telle qu'il est très difficile d'y trouver des ressources pertinentes. Une solution face à cette problématique est l'utilisation de systèmes de recommandations, qui peuvent revêtir plusieurs formes. Une de ces formes est la recommandation basée sur les usages, qui a l'avantage de fournir des recommandations en se basant uniquement sur l'analyse du comportement des utilisateurs et de ne pas se préoccuper du contenu des ressources. Dans cet ouvrage, nous nous intéressons à cette forme de systèmes de recommandation...
Le Web représente un espace dans lequel la surabondance de données est telle qu'il est très difficile d'y trouver des ressources pertinentes. Une solution face à cette problématique est l'utilisation de systèmes de recommandations, qui peuvent revêtir plusieurs formes. Une de ces formes est la recommandation basée sur les usages, qui a l'avantage de fournir des recommandations en se basant uniquement sur l'analyse du comportement des utilisateurs et de ne pas se préoccuper du contenu des ressources. Dans cet ouvrage, nous nous intéressons à cette forme de systèmes de recommandation et nous concentrons sur son application à la navigation Web. Le but est d'obtenir un système ayant la plus grande précision possible, la plus grande couverture possible et la plus faible complexité possible. Pour répondre à cette problématique, nous nous inspirons de la modélisation statistique du langage, dont les caractéristiques générales sont très semblables à celles de la modélisation Web. Nous avons effectué une étude de ces modèles, et nous sommes inspirés des approches les plus intéressantes afin d'élaborer une modélisation de la navigation Web qui réponde au mieux à la problématique soulevée.
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