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Filtrage collaboratif sensible au contexte: une approche basée sur LDA
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Les syst?mes de recommandations visent ? proposer aux utilisateurs des items en lien avec leur consultation en cours et qui peuvent retenir leur intér?t. L'intér?t des utilisateurs dépend du contexte dans lequel ils se trouvent. Dans ce travail, nous proposons un syst?me hybride CBCF (Context-aware Based Collaborative Filtering) qui combine les syst?mes de recommandation sensibles aux contextes et le filtrage collaboratif. Le contexte est ici défini comme l'objectif ou l'intention de l'utilisateur. Nous le modélisons par une approche LDA (Latent Dirichlet Allocation) qui gén?re un mod?le de th?mes pour chaque intention. Nous avons évalué notre approche sur la collection Book-Crossing et montrons sa supériorité par rapport ? plusieurs méthodes état de l'art.
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