Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d'analyse de sentiments - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d'analyse de sentiments

Résumé

Les domaines de la recommandation et de la classification de sentiments sont restés complètement disjoints jusqu'ici: d'un coté, la recommandation exploite les matrices d'interaction entre les utilisateurs et les produits, sous la forme de notes en faisant l'impasse sur les données textuelles, de l'autre, la fouille d'opinion exploite les revues/notes de consommateurs pour construire des modèles d'analyse de documents. Nous proposons dans cet article un modèle exploitant aussi des données d'interaction textuelles présentes dans les revues de consommateurs pour construire un modèle de recommandation novateur et performant.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-00965405 , version 1 (27-03-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-00965405 , version 1

Citer

Mickaël Poussevin, Elie Guardia-Sebaoun, Vincent Guigue, Patrick Gallinari. Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d'analyse de sentiments. CORIA 2014 - COnférence en Recherche d’Information et Applications, Mar 2014, Nancy, France. pp.27-42. ⟨hal-00965405⟩
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