Résumé

Les systèmes de recommandations (SR) ont pour objectif de proposer automatiquement à l’usager des objets en relation avec ses intérêts. Dans le contexte de la recherche documen- taire, les intérêts de l’usager peuvent être modélisés à partir des contenus des documents visités ou des actions réalisées. Pour tendre vers des recommandations plus pertinentes, nous propo- sons un modèle de SR qui construit une liste de recommandations répondant à un large spectre d’intérêts potentiels. L’orignialité de notre modèle est qu’il repose sur la notion de diversité, obtenue en agrégeant différentes mesures d’intérêt pour construire la liste de recommandations finale. Nous définissons également un protocole permettant d’évaluer l’intérêt de ces recom- mandations. Nous présentons enfin les résultats obtenus par notre SR basé sur la diversité dans le cadre de la recommandation de billets de blogs.

Abstract

Recommender Systems (RS) aim at providing objects related to user’s interests. In Information Retrieval, user’s interests can be modeled from the visited content and actions. To obtain more relevant recommendations for each user, we propose a SR model that builds a list of recommendations aiming at covering a large range of interests. The SR model we propose is based on the use of different interest measures and of an aggregation function to build the final set of recommendations. In this paper, we also evaluate this model on a blog platform.