Le filtrage collaboratif et le web 2.0

Le filtrage collaboratif et le web 2.0

RésuméLe présent article fait le point sur l’état de l’art des systèmes de filtrage d’information. Il présente les différentes techniques de filtrage proposées dans la littérature dont le filtrage à base de contenu, le filtrage collaboratif et les modèles de filtrage hybrides. Il présente également...

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Bibliografske podrobnosti
Auteurs principaux: Oufaida, Houda, Nouali, Omar
Format: Article ou chapitre numérique
Jezik:Français
Izdano: 2009
Teme:
annotations
filtrage d'information
réseau social
web 2.0
web sémantique
recommender systems
semantic web
social networks
tagging
Online dostop:Accès Université d'Orléans et IFPM
id cairn-DN_111_0013
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spelling cairn-DN_111_0013DNDocument numérique https://stm.cairn.info/revue-document-numerique-2008-1-page-13?lang=fr Le filtrage collaboratif et le web 2.0 Oufaida, HoudaNouali, Omar2009 annotationsfiltrage d'informationréseau socialweb 2.0web sémantiquerecommender systemssemantic websocial networkstaggingweb 2.0fre Document numérique | 11 | 1 | 2009-02-10 | p. 13-35 | 1279-5127 DN_11152 RésuméLe présent article fait le point sur l’état de l’art des systèmes de filtrage d’information. Il présente les différentes techniques de filtrage proposées dans la littérature dont le filtrage à base de contenu, le filtrage collaboratif et les modèles de filtrage hybrides. Il présente également les différentes limitations dont souffre toujours ce type de systèmes notamment la rareté des votes et le problème du démarrage à froid. Enfin, il discute les évolutions majeures prévisibles avec l’introduction des aspects du web 2.0 tels que les ontologies, les réseaux sociaux et les annotations.This paper overviews the recommender systems’ field. It first presents different recommendation methods and techniques proposed in the literature from the content based recommender systems to the collaborative and hybrid recommendation models. It also describes the main limitations of the existing techniques such as the sparsity and the cold start problems. Finally, the new generation of semantic and social recommender systems are discussed which include several web 2.0 based extensions to overcome such weaknesses.Cairn free access
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