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- W2613302332 abstract "De nos jours, les systemes de recommandation sont utilises dans de nombreux domaines avec pour objectif d'aider les utilisateurs a decouvrir des produits/items interessants parmi un volume important d'informations en ligne. Alors que les approches de recommandation traditionnelles traitent le cas de relations simples entre utilisateurs et items, les donnees reelles sont generalement conceptualisees en terme d'objets et de relations entre objets. Les modeles relationnels probabilistes (PRM) [9] ont pour but de faire la passerelle en proposant des modeles probabilistes a partir de donnees relationnelles. Dans ce travail, nous presentons une adaptation du cadre de recommandation uni propos e initialement par Huang et al. [15] qui utilise le concept des PRM et construit un classifieur de Bayes naif pour effectuer la recommandation. Nous nous proposons d'utiliser ce modele dans un contexte de demarrage a froid o u les utilisateurs ou les items sont nouveaux dans le systeme, ou meme lorsque le systeme se construit. Nous appliquons cela aux donnees MovieLens et montrons que ce modele est capable de faire de bonnes recommandations a des nouveaux utilisateurs, meeme s'il est trop simple pour la recommandation a des utilisateurs existants." @default.
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