LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble. Cette thèse traite des systèmes de recommandation automatiques.
Les moteurs de recommandation automatique sont des systèmes qui permettent, par des techniques de data mining, de recommander automatiquement à des clients, en fonction de leurs consommations passées, des produits susceptibles de les intéresser. Ces systèmes permettent par exemple d’augmenter les ventes sur des sites web marchands : le site Amazon a une stratégie marketing en grande partie basée sur la recommandation automatique. Amazon a popularisé l’usage de la recommandation automatique par la célèbre fonction de recommandation que nous qualifions d’item-to-items, le fameux : "les personnes qui ont vu/acheté cet articles ont aussi vu/acheté ces articles". La contribution centrale de cette thèse est d’analyser les systèmes de recommandation automatiques dans le contexte industriel, incluant les besoins marketing, et de croiser cette analyse avec les travaux académiques.
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