InforLorV4, Main, Exploration, bibRecord, 001D65

Détection de communautés d’intérêt et recommandation sociale par leaders

Identifieur interne : 001D65 ( Main/Exploration ); précédent : 001D64; suivant : 001D66

Détection de communautés d’intérêt et recommandation sociale par leaders

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

Source :

Ingénierie des systèmes d'information [ 1633-1311 ] ; 2012.

RBID : ISTEX:39AD0C8547B9D24968DB2B3D062B007D2586D9F2

Descripteurs français

Pascal (Inist)
- ., Intérêt, Modélisation, Organisation sociale, Précision élevée, Préférence, Recommandation, Réseau social, Satisfaction, Service web.
Wicri :
- topic : Intérêt, Recommandation.
mix :
- communautés d'intérêt, détection de leaders, systèmes de recommandation sociale.

English descriptors

KwdEn :
- High precision, Interest, Modeling, Preference, Recommendation, Satisfaction, Social network, Social organization, Web service.

Abstract

Les systèmes de recommandation visent à améliorer la satisfaction des utilisateurs d’un service en ligne en leur suggérant des ressources correspondant à leurs préférences. Nous cherchons à améliorer la qualité des recommandations faites aux utilisateurs et à diminuer la taille des modèles de recommandation. Pour atteindre ces objectifs, nous proposons une approche originale de sélection de communautés locales qui exploite le rapport entre la similarité au sein et en dehors des communautés. Nous proposons également une nouvelle approche de la recommandation, exploitant un ensemble réduit d’utilisateurs : des leaders d’opinions. Nous montrons que les communautés ainsi formées améliorent la qualité des recommandations et que l’approche par leaders permet de réduire de plus de 80 % la taille du modèle tout en fournissant des recommandations de qualité et une couverture importante.

Recommender Systems aim at increasing the users’ satisfaction in an online service, by suggesting items that correspond to their preferences. In this article we aim at increasing the quality of the recommendations, as well as reducing the size of the recommendation model. To increase the quality of recommendations, we propose a new way to form communities of interest, by exploiting the ratio between the similarity within communities and the similarity outside of the communities. To reduce the size of the recommendation model, we propose to select a subset of users, the leaders. We show that the new algorithm used to build communities leads to an improvement of the recommendations and that the leader-based recommender decreases the size of the model by 80%, while maintaining a high coverage and accuracy.

Url:

DOI: 10.3166/isi.17.6.91-113

Affiliations:

France

Le document en format XML

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Serveur d'exploration sur la recherche en informatique en Lorraine

Détection de communautés d’intérêt et recommandation sociale par leaders

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