Factorisation matricielle, application à la recommandation personnalisée de préférences

Cette thèse s'articule autour des problèmes d'optimisation à grande échelle, et plus particulièrement autour des méthodes de factorisation matricielle sur des problèmes de grandes tailles. L'objectif des méthodes de factorisation de grandes matrices est d'extraire des variables latentes qui permettent d'expliquer les données dans un espace de dimension réduite. Nous nous sommes intéressés au domaine d'application de la recommandation et plus particulièrement au problème de prédiction de préférences d'utilisateurs.Dans une contribution, nous nous sommes intéressés à l'application de méthodes de factorisation dans un environnement de recommandation contextuelle et notamment dans un contexte social.Dans une seconde contribution, nous nous sommes intéressés au problème de sélection de modèle pour la factorisation où l'on cherche à déterminer de façon automatique le rang de la factorisation par estimation de risque.This thesis focuses on large scale optimization problems and especially on matrix factorization methods for large scale problems. The purpose of such methods is to extract some latent variables which will explain the data in smaller dimension space. We use our methods to address the problem of preference prediction in the framework of the recommender systems. Our first contribution focuses on matrix factorization methods applied in context-aware recommender systems problems, and particularly in socially-aware recommandation.We also address the problem of model selection for matrix factorization which ails to automatically determine the rank of the factorization.ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF

Sur les traces du futur : entre comprendre et predire

Empirical modelling, which relies on data, also referred to as traces, is an approach for modelling phenomena,systems or objects. It has the characteristics of modeling the “reality” of these phenomena.The researches I have conducted are dedicated to both descriptive and predictive modelling. They focusedon robustness, complexity and quality of the models, but also on the identification of triggering orexplanatory factors in data.My contributions have been applied and validated in the frame of e-commerce and, more recently, one-education through the use of traces of behavior, of preferences, etc.My future research goes a step further and will focus on prescriptive modelling : what can be done toreach a given objective ? Some considerations related to algorithms that can explain themselves and thatare transparent (explainable AI), as well as the management of multiple sources of data will be studied.La modélisation empirique, reposant sur des données de réalisation ou de traces, est une approche demodélisation de phénomènes, systèmes ou objets, et a la caractéristique de s’intéresser à la “réalité” de cesderniers. Les travaux de recherche que je mène s’intéressent à la modélisation descriptive et prédictive. Jeme suis intéressée à des problématiques générales telles que la robustesse, la complexité, et la qualité desmodèles, tout en me focalisant sur des défis plus spécifiques tels que le démarrage à froid et le manquegénéral de données, mais aussi l’identification de facteurs influents ou explicatifs au sein des données.Mes contributions ont été appliquées et validées principalement sur en contexte e-commerce et plusrécemment en éducation : traces de comportement, de préférences, etc.Mes recherches futures iront un pas plus loin dans la modélisation, et auront pour objectif la modélisationprescriptive : que faire pour arriver à un but fixé ? Des aspects relatifs à la transparence et àl’explicabilité des algorithmes, de même qu’à la gestion de sources de données multiples seront au coeurde ces travaux