Fuzz-CBA: Classification à base de règles d'association floues et systèmes de recommandation

Résumé : Les systèmes de recommandation sont de plus en plus présents, notamment sur Internet où il est maintenant usuel de proposer par exemple un hôtel ou un film à une personne en fonction de son profil et de ce qu'ont choisi les internautes lui ressemblant. Ces systèmes de recommandation s'appuient souvent sur des systèmes dédiés initialement à la classification et notamment à la classification à partir de règles d'association, ceux-ci étant capables d'expliquer les décisions. Cependant, même s'il existe des approches permettant d'extraire des règles d'association et motifs séquentiels flous quand les données sont numériques, celles-ci n'ont pas été étendues pour la classification et la recommandation. Dans cet article, nous nous intéressons donc à l'utilisation de règles d'association floues pour la définition d'un système de recommandation et nous montrons l'intérêt de cette approche à travers différentes expérimentations.
Type de document :
Communication dans un congrès
O. Strauss. LFA'09 : Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Annecy, France. Cepadues, pp.283-290, 2009
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Contributeur : Anne Laurent <>
Soumis le : dimanche 8 novembre 2009 - 11:26:21
Dernière modification le : jeudi 11 octobre 2018 - 10:28:04

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-00430509, version 1

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Citation

Joel Pinho Lucas, Anne Laurent, Maria Moreno, Maguelonne Teisseire. Fuzz-CBA: Classification à base de règles d'association floues et systèmes de recommandation. O. Strauss. LFA'09 : Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Annecy, France. Cepadues, pp.283-290, 2009. 〈lirmm-00430509〉

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