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Communication Dans Un Congrès Année : 2009

Un modèle stochastique pour les systèmes de recommandation

Résumé

Les systèmes de recommandation établissent des suggestions personnalisées à des individus concernant des objets (livres, films, musique) susceptibles de les intéresser. Les recommandations sont généralement basées sur l'estimation de notes relatives à des objets que l'utilisateur n'a pas consommés. En dépit d'une littérature abondante, les propriétés statistiques des systèmes de recommandation ne sont pas encore clairement établies. Dans ce travail, nous proposons un modèle stochastique pour les systèmes de recommandation et nous analysons ses propriétés asymptotiques lorsque le nombre d'utilisateurs augmente. Nous établissons la convergence de la procédure sous de faibles hypothèses concernant le modèle. Les vitesses de convergence sont également présentées.
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Dates et versions

inria-00386731 , version 1 (22-05-2009)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00386731 , version 1

Citer

Gérard Biau, Benoît Cadre, Laurent Rouviere. Un modèle stochastique pour les systèmes de recommandation. 41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France. ⟨inria-00386731⟩
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