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Recommandation Contextualisée dans les Séquences

Résumé rédigé par
Directeur de thèse:
Doctorant: Elie GUARDIA SEBAOUN
Unité de recherche UMR 7606 Laboratoire d'informatique de Paris 6

Projet

Cette thèse se concentre sur l’utilisation de données séquentielles pour l’affinage des systèmes de recommandation. Ici on étudiera plus précisément deux types de séquences : les données textuelles et les traces utilisateur (temporellement ordonnées).

Dans le cadre de l’utilisation des données textuelles, nous proposons une méthode qui, contrairement à celles proposées dans la littérature, utilise directement le texte brut. Pour ce qui est des traces utilisateur, nous proposons une méthode originale basée sur l’apprentissage d’une trajectoire utilisateur dans un espace de représentation des items. De plus un modèle basé sur l’utilisation de réseaux deneurones récurrents est actuellement en développement.