SYSTEME DE RECOMMANDATION BASE SUR L’OPTIMISATION PAR ESSAIM DE PARTICULE

Abstract

Le travail présenté dans ce manuscrit se situe dans le domaine des systèmes de recommandation qui est devenu une méthodologie dominante dans la majorité des applications Web. L’objectif de notre travail est de présenter les systèmes de recommandation, les principales techniques de recommandation et leurs limitations. Nous avons également exposé des méthodes bio-inspirées et leurs applications dans les systèmes de recommandation ainsi que les différents travaux de recherche dans ce domaine. On a présenté notre système de recommandation à base d’optimisation par essaim de particules sur une base de données MovieLens. Le modèle proposé permet l’intégration des informations contextuelles sur les utilisateurs et les items afin d’améliorer la qualité des prédictions. La première étape implémente le modèle LDA à partir des descriptions des items que les utilisateurs ont consultés. Ce travail a montré comment la combinaison de la méthode LDA et l'optimisation par essaim de particules peut être utilisé pour améliorer le filtrage collaboratif basé item. The work presented in this manuscript is in the area of recommender systems which has become a dominant methodology in the majority of web applications. The objective of our work is to present recommendation systems, the main recommendation techniques and their limitations. We also exposed bio-inspired methods and their applications in recommender systems as well as the various research works in this field. We presented our recommendation system based on particle swarm optimization on a MovieLens database. The proposed model allows the integration of contextual information on users and items in order to improve the quality of predictions. The first step implements the LDA model from the descriptions of the items that users have viewed. This work has shown how the combination of LDA method and particle swarm optimization can be used to improve item based collaborative filtering العمل المقدم في هذه المخطوطة يقع في مجال نظم التوصية التي أصبحت منهجية سائدة في غالبية تطبيقات الويب. الهدف من عملنا هو تقديم نظم التوصية، والأساليب الرئيسية للتوصية وقيودها. كما قدمنا الطرق المستوحاة من الطبيعة وتطبيقاتها في نظم التوصية بالإضافة إلى الأعمال البحثية المختلفة في هذا المجال. قدمنا نظام التوصية الخاص بنا بناءً على تحسين سرب الجسيمات على قاعدة بيانات MovieLens. يسمح النموذج المقترح بدمج المعلومات السياقية عن المستخدمين والعناصر من أجل تحسين جودة التنبؤات. الخطوة الأولى تنفذ نموذج LDA من وصف العناصر التي شاهدها المستخدمون. أظهر هذا العمل كيف يمكن استخدام الجمع بين طريقة LDA وتحسين سرب الجسيمات لتحسين التصفية التعاونية المعتمدة على العناصر.