InforLorV4, Main, Exploration, bibRecord, 001D62

Exploitation du skipping pour la modélisation prédictive des usages du web

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Exploitation du skipping pour la modélisation prédictive des usages du web

Auteurs : Geoffray Bonnin ; Armelle Brun [France] ; Anne Boyer [France]

Source :

Revue d'Intelligence Artificielle [ 0992-499X ] ; 2012.

RBID : ISTEX:E487561F26720D50A2A0EF6091E1F4C34D77B5EF

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- ., Analyse donnée, Comportement utilisateur, Fouille donnée, Immunité bruit, Internet, Modèle Markov, Modélisation, Navigation information, Recommandation, Réseau web.
Wicri :
- topic : Recommandation.
mix :
- fouille de données, modèles de Markov, modèles de langage, modélisation prédictive, motifs séquentiels, prédictions anytime, schéma de pondération, skipping, web usage mining.

English descriptors

KwdEn :
- Data analysis, Data mining, Information browsing, Internet, Markov model, Modeling, Noise immunity, Recommendation, User behavior, World wide web.

Abstract

La modélisation prédictive des usages du web a connu une période intense d’investigation jusque la fin des années 1990. Pourtant, deux caractéristiques du web ont rarement été prises en compte : la présence de bruit et de navigations parallèles. Dans cet article, nous proposons un nouveau modèle, le modèle SBR (Skipping-Based Recommender), qui utilise une technique appelée skipping, et qui est capable de prendre en compte ces caractéristiques de la navigation web. Dans une série d’études expérimentales, nous mettons en avant les diverses contributions que possède ce modèle, et montrons que sa qualité surpasse celle des modèles de l’état de l’art.

Predictive web usage modeling has undergone an intense period of investigation until the late 90’s. However, two features of web browsing have rarely been taken into account: the presence of noise and parallel browsing. In this paper, we propose a new model, the SBR model (Skipping-Based Recommender) which uses a technique called skipping, and is able to take into account these features. In a series of experimental studies, we put forward the various contributions that this model possesses and show that its quality surpasses that of the state-of-the-art.

Url:

DOI: 10.3166/ria.26.609-642

Affiliations:

France

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Exploitation du skipping pour la modélisation prédictive des usages du web

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Descripteurs français

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