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RNTI

MODULAD
L'exploitation de données contextuelles pour la recommandation d'hôtels
In EGC 2018, vol. RNTI-E-34, pp.287-292
Résumé
Les systèmes de recommandation ont pour rôle d'aider les utilisateurs
submergés par la quantité d'information à faire de bons choix à partir de vastes
catalogues de produits. Le déploiement de ces systèmes dans l'industrie hôtelière
est confronté à des contraintes spécifiques, limitant la performance des approches
traditionnelles. Les systèmes de recommandation d'hôtels souffrent en
particulier d'un problème de démarrage à froid continu à cause de la volatilité
des préférences des voyageurs et du changement de comportements en fonction
du contexte. Dans cet article, nous présentons le problème de recommandation
d'hôtels ainsi que ses caractéristiques distinctives. Nous proposons de nouvelles
méthodes contextuelles qui prennent en compte les dimensions géographique et
temporelle ainsi que la raison du voyage, afin de générer les listes de recommandation.
Nos expérimentations sur des jeux de données réels soulignent la
contribution des données contextuelles à l'amélioration de la qualité de recommandation.