Note publique d'information : Cette thèse apporte une généralisation du principe de recommandation des systèmes
de recommandation. Au lieu de considérer une recommandation comme un item, elle est
considérée comme une combinaison constituée de plusieurs items suivant un pattern
donné. Une recommandation d'un seul item est alors un cas particulier de ce type de
recommandation. L’architecture de système de recommandation proposé se base sur une
architecture dérivée des travaux en systèmes hypermédia adaptatifs. Trois couches
sont définies : une couche sémantique, une couche utilisateur et une couche intelligence.
La couche sémantique est constituée de deux sous-couches, une sous-couche modélisant
le contenu suivant la connaissance générale du domaine et une sous-couche modélisant
le contenu suivant la connaissance spécifique à l'application, plus précisément spécifique
aux possibles contraintes des utilisateurs dans l'application. Cette deuxième partie
permet de prendre en compte le savoir-faire du fournisseur de l’offre dans les propositions
du système de recommandation. La couche utilisateur modélise l’utilisateur au sein
du système de recommandation et la couche intelligence contient le processus de recommandation.
Nous proposons de décomposer ce dernier en deux sous-processus principaux, un processus
dit de projection des individus du domaine sur les profils utilisateurs et un processus
de recherche combinatoire. Le premier apporte une pondération, appelée note dans la
plupart des systèmes de recommandation, donnant les intérêts probables des utilisateurs
pour les différents items. Le processus de recherche combinatoire recherche parmi
la multitude de combinaisons possibles, une solution convenable (optimale si possible)
à proposer à l'utilisateur. Cette architecture de système de recommandation combinatoire
est appliquée au domaine touristique pour l'entreprise Côte-d'Or Tourisme impliquée
dans le contrat de recherche. Le but de cette application est de proposer à l'utilisateur
un ensemble d'offres touristiques sous forme de séjour. Ce problème touristique amène
à la définition formelle d'un problème d'optimisation combinatoire qui est une variante
d'un sous-problème du problème de sac à dos. Pour résoudre ce genre de problème, il
est nécessaire d'utiliser une métaheuristique afin de tendre vers une bonne solution
en un temps raisonnable. Nous présentons un algorithme basé sur le recuit simulé et
un algorithme multi-objectif pour la résolution de ce problème. L’instanciation de
chaque couche de l’architecture pour le système touristique est décrite en détail.
Enfin, cette thèse présente une application mobile faisant office d’interface utilisateur
avec le système de recommandation touristique et elle présente les développements
techniques nécessaires à ce projet, étant donné son contexte industriel.
Note publique d'information : This thesis gives a generalization of the recommendation principle of recommender
systems. Instead of considering a recommendation as an item, it is considered as a
combination of several items following a given pattern. A recommendation of a unique
item is then a particular case of this type of recommendation. The proposed recommender
system framework is based on an architecture derived from work in adaptive hypermedia
systems. Three layers are defined: a semantic layer, a user layer and an intelligence
layer. The semantic layer consists of two sub-layers, a sub-layer modeling the content
according to the general knowledge of the domain and a sub-layer modeling the content
according to the specific knowledge of the application. This second sub-layer allows
taking into account the expertise of the offer’s supplier for the proposals of the
recommender system. The user layer models the user into the recommender system and
the intelligence layer contains recommendation process. We propose to decompose the
adaptation into two main processes, a process called projection of domain’s individuals
on user profiles and a combinatorial research process. The first brings a weight,
called the note in most recommender systems, giving probable users’ interests on the
different items. The combinatorial research process searches among the many possible
combinations a suitable solution (optimal if possible) to propose to the user. This
framework of combinatory recommender systems is applied to the domain of tourism for
the company Côte-d'Or Tourisme implied in the research contract. The purpose of this
application is to offer the user a set of tourism offers in the form of journey. This
tourism problem leads to the formal definition of a combinatory optimization problem
which is a variant of the knapsack problem. To resolve this kind of problem, it is
necessary to use a metaheuristic to tend toward a good solution in a reasonable time.
We present an algorithm based on simulated annealing and a multi-objective algorithm
to solve this problem. The instantiation of each layer of the framework for the tourism
system is described in detail. Finally, this thesis presents a mobile application
serving as a user with the tourism recommender system and it presents the technical
developments for this project.
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