Filtrage collaboratif par le web sémantique : Framework de similarités sémantiques
Abstract
L’adoption des systèmes de filtrage et de recommandation est assez importante aujourd’hui. Ils ont une importance majeure sur le web d’aujourd’hui en général et le e-business en particulier. Cependant ces systèmes souffrent de problématiques liées au démarrage à froid (au nombre peu important d’évaluations, au nouvel utilisateur, nouvelle ressource..). Aujourd’hui, le challenge est l’amélioration des pratiques et méthodes utilisées pour rendre ces systèmes plus précis, interactifs, adaptés aux contextes et performants. Dans cet article, nous présentons une approche qui utilise l’infrastructure «web sémantique» dans le but d’améliorer la qualité des systèmes de recommandation en termes de précision et de couverture. Nous proposons un Framework qui permet le calcul des similarités sémantiques entre entités (utilisateurs et ressources) de façon plus facile et plus précise. Pour la validation, nous avons mené un ensemble d’expériences pour évaluer les performances de notre approche de filtrage et du framework proposé et développé.
Description
Keywords
Filtrage collaboratif, Similarité sémantique, Web sémantique, Système de recommandation, Framework