Exploitation des données "disponibles à froid" pour améliorer le démarrage à froid dans les systèmes de filtrage d'information

Abstract

International audienceDans les systèmes de filtrage d'information, les utilisateurs reçoivent des documents que leur recommande le système sur la base de leurs profils et/ou de leurs communautés, mais le problème du " démarrage à froid " conduit à des performances très pauvres pour les nouveaux utilisateurs. Nous améliorons ici les techniques classiques de démarrage à froid en exploitant les données " disponibles à froid " (par exemple âge, profession, lieu de résidence, etc.) afin d'associer automatiquement les meilleures communautés initiales aux nouveaux utilisateurs. Nous nous appuyons sur le modèle existant des " espaces de communautés ", et nous utilisons un processus de classification par règles et définissons un processus de recommandations par niveau d'accord. L'évaluation montre que cette approche fournit des recommandations meilleures que celles obtenues suite à un processus de démarrage à froid classique