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1. Al-Ghossein, Marie. Context-aware recommender systems for real-world applications : Systèmes de recommandation contextuels pour les applications du monde réel.

Degree: Docteur es, Informatique, 2019, Paris Saclay

Les systèmes de recommandation se sont révélés être des outils efficaces pour aider les utilisateurs à faire face à la surcharge informationnelle. D’importants progrès ont été réalisés dans le domaine durant les deux dernières décennies, menant en particulier à l’exploitation de l’information contextuelle pour modéliser l’aspect dynamique des utilisateurs et des articles. La définition traditionnelle du contexte, adoptée dans la plupart des systèmes de recommandation contextuels, ne répond pas à plusieurs contraintes rencontrées dans les applications du monde réel. Dans cette thèse, nous abordons les problèmes de recommandation en présence d’informations contextuelles partiellement observables et d’informations contextuelles non observables dans deux applications particulières, la recommandation d’hôtels et la recommandation en ligne, remettant en question plusieurs aspects de la définition traditionnelle du contexte, notamment l'accessibilité, la pertinence, l'acquisition et la modélisation.La première partie de la thèse étudie le problème de recommandation d’hôtels qui souffre du démarrage à froid continu, limitant la performance des approches classiques de recommandation. Le voyage n’est pas une activité fréquente et les utilisateurs ont tendance à adopter des comportements diversifiés en fonction de leurs situations spécifiques. Après une analyse du comportement des utilisateurs dans ce domaine, nous proposons de nouvelles approches de recommandation intégrant des informations contextuelles partiellement observables affectant les utilisateurs. Nous montrons comment cela contribue à améliorer la qualité des recommandations.La deuxième partie de la thèse aborde le problème de recommandation en ligne en présence de flux de données où les observations apparaissent continûment à haute fréquence. Nous considérons que les utilisateurs et les articles reposent sur des informations contextuelles non observables par le système et évoluent de façons différentes à des rythmes différents. Nous proposons alors d’effectuer de la détection active de changements et d’assurer la mise à jour des modèles en temps réel. Nous concevons de nouvelles méthodes qui s’adaptent aux changements qui apparaissent au niveau des préférences des utilisateurs et des perceptions et descriptions des articles, et montrons l’importance de la recommandation adaptative en ligne pour garantir de bonnes performances au cours du temps.

Recommender systems have proven to be valuable tools to help users overcome the information overload, and significant advances have been made in the field over the last two decades. In particular, contextual information has been leveraged to model the dynamics occurring within users and items. Context is a complex notion and its traditional definition, which is adopted in most recommender systems, fails to cope with several issues occurring in real-world applications. In this thesis, we address the problems of partially observable and unobservable contexts in two particular applications, hotel recommendation and online…

Advisors/Committee Members: Abdessalem, Talel (thesis director).

Subjects/Keywords: Systèmes de recommandation; Recommandation d'hôtels; Recommandation en ligne; Recommender systems; Hotel recommendation; Online recommendation

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Al-Ghossein, M. (2019). Context-aware recommender systems for real-world applications : Systèmes de recommandation contextuels pour les applications du monde réel. (Doctoral Dissertation). Paris Saclay. Retrieved from http://www.theses.fr/2019SACLT008

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Al-Ghossein, Marie. “Context-aware recommender systems for real-world applications : Systèmes de recommandation contextuels pour les applications du monde réel.” 2019. Doctoral Dissertation, Paris Saclay. Accessed July 23, 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT008.

MLA Handbook (7th Edition):

Al-Ghossein, Marie. “Context-aware recommender systems for real-world applications : Systèmes de recommandation contextuels pour les applications du monde réel.” 2019. Web. 23 Jul 2019.

Vancouver:

Al-Ghossein M. Context-aware recommender systems for real-world applications : Systèmes de recommandation contextuels pour les applications du monde réel. [Internet] [Doctoral dissertation]. Paris Saclay; 2019. [cited 2019 Jul 23]. Available from: http://www.theses.fr/2019SACLT008.

Council of Science Editors:

Al-Ghossein M. Context-aware recommender systems for real-world applications : Systèmes de recommandation contextuels pour les applications du monde réel. [Doctoral Dissertation]. Paris Saclay; 2019. Available from: http://www.theses.fr/2019SACLT008


NSYSU

2. Chen, Po-Chang. Using Mobile App For Personalized Hotel Recommendation.

Degree: Master, Information Management, 2016, NSYSU

With the advance of mobile devices, the ways people use Internet have changed enormously. Mobile devices are capable of recording usersâ behavior, such as locations visited, frequent online shopping stores, browsing history, and so on. The aim of this study is to utilize usersâ browsing data on mobile devices and subsequently applying text mining techniques to recommend hotels to users. Specifically, we design and implement an APP that allows its user to browse hotel reviews and records every gesture the user has performed. We then identified a subset of hotel reviews that the given user have shown interests depending on the different kinds of gestures he/she has performed. Text mining techniques are subsequently applied to construct the interest profile of the user based on the review content. We collect 10,690 reviews of 360 hotels in Taiwan. 18 users are recruited to use our proposed APP and participate in the experiment. Experimental result demonstrates that our system have better performance than other approaches. Advisors/Committee Members: Yuling Hsueh (chair), T. M. Chang (chair), Chih-Ping Wei (chair), S.Y. Hwang (committee member), Keng-Pei Lin (committee member).

Subjects/Keywords: Tokenization; Text mining; Sentiment Analysis; Hotel Recommendation; Part Of Speech Tagging

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APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Chen, P. (2016). Using Mobile App For Personalized Hotel Recommendation. (Thesis). NSYSU. Retrieved from http://etd.lib.nsysu.edu.tw/ETD-db/ETD-search/view_etd?URN=etd-0811116-211728

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Chicago Manual of Style (16th Edition):

Chen, Po-Chang. “Using Mobile App For Personalized Hotel Recommendation.” 2016. Thesis, NSYSU. Accessed July 23, 2019. http://etd.lib.nsysu.edu.tw/ETD-db/ETD-search/view_etd?URN=etd-0811116-211728.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

MLA Handbook (7th Edition):

Chen, Po-Chang. “Using Mobile App For Personalized Hotel Recommendation.” 2016. Web. 23 Jul 2019.

Vancouver:

Chen P. Using Mobile App For Personalized Hotel Recommendation. [Internet] [Thesis]. NSYSU; 2016. [cited 2019 Jul 23]. Available from: http://etd.lib.nsysu.edu.tw/ETD-db/ETD-search/view_etd?URN=etd-0811116-211728.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Council of Science Editors:

Chen P. Using Mobile App For Personalized Hotel Recommendation. [Thesis]. NSYSU; 2016. Available from: http://etd.lib.nsysu.edu.tw/ETD-db/ETD-search/view_etd?URN=etd-0811116-211728

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

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