1. Un modèle de recommandation contextuel pour la prédiction des intérêts des consommateurs sur le Web
- Author
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Haddad, Mohamed Ramzi, Baazaoui, Hajer, Ziou, Djemel, Ben Ghézala, Henda, Haddad, Mohamed Ramzi, Laboratoire de recherche en Génie Logiciel, Applications distribuées, Systèmes décisionnels et Imagerie intelligente [Manouba] (RIADI), École Nationale des Sciences de l'Informatique [Manouba] (ENSI), Université de la Manouba [Tunisie] (UMA)-Université de la Manouba [Tunisie] (UMA), Centre de recherche MoIVRe [Sherbrooke], Université de Sherbrooke (UdeS), INRIA, and AFIA
- Subjects
[INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] ,recommandation comportementale ,modélisation du consommateur ,filtrage contextuel ,prédiction des intérêts et des achats ,[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] - Abstract
International audience; Avec l'explosion du commerce sur le Web, il devient difficile de cibler les besoins des consom-mateurs avec les produits qui conviennent le plus à leurs préférences. Dans cet article, nous proposons et évaluons un modèle de recommandation probabiliste ayant pour objectif de prédire les intérêts et les achats des consommateurs. Le modèle de recommandation proposé tient compte des connaissances sur la psychologie du consommateur et intègre les différents facteurs qui influencent les comportements de consommation tels que la démographie, les caractéristiques des produits, les évaluations, le contexte et l'historique des achats. L'expérimentation comparative montre que notre modèle unifie les principales idées directrices des approches classiques et donne de meilleurs résultats sur un jeu de données réelles. Mots-clés : recommandation comportementale, filtrage contextuel, modélisation du consom-mateur, prédiction des intérêts et des achats
- Published
- 2015