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Face au problème de la surcharge d'information, le filtrage collaboratif a pour principe d'exploiter les évaluations que des utilisateurs ont faites de certains documents, afin de recommander ces mêmes documents à d'autres utilisateurs proches de lui, et sans qu'il soit nécessaire d'analyser le contenu des documents. C'est ainsi qu'émerge la notion de communauté, définie comme un groupe de personnes qui partagent en général les mêmes centres d'intérêt. De notre point de vue, la problématique du filtrage collaboratif consiste à gérer de façon intelligente des communautés puisque, selon son principe de base, la qualité des recommandations dépend fondamentalement de la qualité des communautés formées par le système.Le premier aspect de la gestion des communautés à étudier est la capacité des utilisateurs à percevoir des communautés. D'une part, la perception des communautés permet d'améliorer la confiance des utilisateurs dans les recommandations générées à partir de ces communautés, et par conséquent de les motiver à fournir des évaluations sur lesquelles appuyer la formation des communautés pour le filtrage collaboratif. D'autre part, cette capacité autorise les utilisateurs à explorer d'autres communautés potentiellement intéressantes.Le second aspect à prendre en compte est les informations sur lesquelles appuyer la formation des communautés. On voit dans la réalité qu'une personne reçoit souvent toutes sortes de recommandations intéressantes de ses proches, de ses collègues de travail, etc. Nous émettons donc l'hypothèse que la multiplicité des critères pour former des communautés, incluant profession, centres d'intérêt, historique des évaluations, etc., peut être exploitée pour enrichir les recommandations générées pour un utilisateur.Enfin, les communautés d'un utilisateur évoluent au cours du temps. En raison de la multiplicité des critères, la qualité du positionnement des utilisateurs au sein des communautés est conditionnée par la qualité des valeurs données pour chaque utilisateur à chaque critère. Certains critères demandent beaucoup d'efforts de la part des utilisateurs, et peuvent être coûteux également pour le système, d'où des difficultés à positionner les utilisateurs dans des communautés.Ainsi, pour la gestion des communautés dans un système de filtrage collaboratif, nous proposons le modèle des espaces de communautés qui présente les caractéristiques suivantes : gestion des communautés explicites, formation multiple des communautés selon divers critères et stratégie de positionnement des utilisateurs au sein des communautés.L'intégration de notre modèle des espaces de communautés dans un système de filtrage collaboratif permet donc d'améliorer l'exploitation des communautés formées à partir des critères disponibles dans les profils des utilisateurs. Nous présentons la plateforme du filtrage collaboratif COCoFil2 comme la mise en œuvre du modèle proposé ainsi que nos travaux de validation sur un jeu de données réelles. |
