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NZEKON NZEKO'O Armel Jacques

Docteur (ATER, Sorbonne Université)
Équipe : ComplexNetworks
Localisation : Campus Pierre et Marie Curie
    Sorbonne Université - LIP6
    Boîte courrier 169
    Couloir 25-26, Étage 3, Bureau 308
    4 place Jussieu
    75252 PARIS CEDEX 05
Tel: 01 44 27 88 45, Armel.Nzekon (at) nulllip6.fr
Direction de recherche : Matthieu LATAPY
Co-encadrement : TCHUENTE Maurice

Système de recommandation avec dynamique temporelle basée sur les flots de liens

La recommandation des produits appropriés aux clients est cruciale dans de nombreuses plateformes de e-commerce qui proposent un grand nombre de produits. Les systèmes de recommandation sont une solution favorite pour la réalisation de cette tâche. La majorité des recherches de ce domaine reposent sur des notes explicites que les utilisateurs attribuent aux produits, alors que la plupart du temps ces notes ne sont pas disponibles en quantité suffisante. Il est donc important que les systèmes de recommandation utilisent les données implicites que sont des flots de liens représentant les relations entre les utilisateurs et les produits, c'est-à-dire l'historique de navigation, des achats et de streaming. C'est ce type de données implicites que nous exploitons.
Une approche populaire des systèmes de recommandation consiste, pour un entier N donné, à proposer les N produits les plus pertinents pour chaque utilisateur : on parle de recommandation top-N. Pour ce faire, bon nombre de travaux reposent sur des informations telles que les caractéristiques des produits, les goûts et préférences antérieurs des utilisateurs et les relations de confiance entre ces derniers. Cependant, ces systèmes n'utilisent qu'un ou deux types d'information simultanément, ce qui peut limiter leurs performances car l'intérêt qu'un utilisateur a pour un produit peut à la fois dépendre de plus de deux types d'information.
Pour remédier à cette limite, nous faisons trois propositions dans le cadre des graphes de recommandation. La première est une extension du Session-based Temporal Graph (STG) introduit par Xiang et al., et qui est un graphe dynamique combinant les préférences à long et à court terme des utilisateurs, ce qui permet de mieux capturer la dynamique des préférences de ces derniers. STG ne tient pas compte des caractéristiques des produits et ne fait aucune différence de poids entre les arêtes les plus récentes et les arêtes les plus anciennes. Le nouveau graphe proposé, Time-weight content-based STG contourne les limites du STG en y intégrant un nouveau type de nœud pour les caractéristiques des produits et une pénalisation des arêtes les plus anciennes.
La seconde contribution est un système de recommandation basé sur l'utilisation de Link Stream Graph (LSG). Ce graphe est inspiré d'une représentation des flots de liens et a la particularité de considérer le temps de manière continue contrairement aux autres graphes de la littérature, qui soit ignore la dimension temporelle comme le graphe biparti classique (BIP), soit considère le temps de manière discontinue avec un découpage du temps en tranches comme STG.
La troisième contribution de cette thèse est GraFC2T2, un framework qui intègre des graphes de recommandation et les enrichit par des informations sur les caractéristiques des produits, la dynamique des préférences des utilisateurs et la confiance entre ces derniers. Les mises en œuvre de ces trois contributions sur les jeux de données de CiteUlike, Delicious, Last.fm, Ponpare, Epinions et Ciao, confirment leur pertinence.
Soutenance : 09/12/2019 - 16h - Campus Jussieu, Atrium, Salle RC 27
Membres du jury :
GUILLAUME Jean-Loup, Professeur, Université de la Rochelle [Rapporteur]
VIENNET Emmanuel, Professeur, Université Paris 13 [Rapporteur]
MAGNIEN Clémence, Directrice de recherche, Sorbonne Université-CNRS
FOUDA DJODO Marcel, Professeur, Université de Yaoundé I
NDOUNDAM René, Associate Professor, Université de Yaoundé I
MELATAGIA YONTA Paulin, Senior Lecturer, Université de Yaoundé I
TCHUENTE Maurice, Professeur, Université de Yaoundé I
LATAPY Matthieu, Directeur de recherche, Sorbonne Université-CNRS

Publications 2015-2019

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