Etude et mis en oeuvre de modèles pour la recommandation de POI touristiques / Oumoul Vadly AIDARA (2023) 

Public ISBD Titre : Etude et mis en oeuvre de modèles pour la recommandation de POI touristiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Oumoul Vadly AIDARA, Auteur Editeur : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique Année de publication : 2023 Importance : 65 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : Service en ligne  Système de recommandation  tourisme  filtrage collaboratif  sensibilité au contexte  jeu de données  POI  poi  recommandation  système de recommandation de points d’intérêt  recommandation de POI  prise de décision  système décisionnel Résumé : Aujourd'hui, compte tenu de la prolifération de données sur le web, de plus en plus de touristes ont recours aux services en ligne pour organiser leurs itinéraires. Cependant, ils sont généralement confrontés au problème de surcharge d'informations rendant difficile le discernement des offres les plus pertinentes du reste. C'est là que les systèmes de recommandation de points d’intérêt (POI) interviennent en fournissant des suggestions qui peuvent intéresser le touriste. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la recommandation de POI pour aider les touristes à la prise de décision dans l’organisation de leurs visites. Pour cela, nous avons étudié et mis en oeuvre la modélisation de visite de touriste pour la recommandation de POI. Notre approche de recommandation tient compte à la fois des préférences du touriste et du contexte du POI courant. Cette approche qui modélise d’abord les préférences des utilisateurs, prédit l’intérêt du touriste pour chaque POI candidat. Les POI candidats sont ordonnés à partir d’un score global calculé à partir de l’intérêt du touriste et du taux de transition venant du POI courant. Les POI candidats qui maximisent ce score global sont alors suggérés au touriste. Nous avons implémenté notre approche en utilisant des jeux de données réels et publics. Sa validation expérimentale donne des résultats satisfaisants par rapport à l’état de l’art et aux approches baseline que nous avons implémentées aussi. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1482 Etude et mis en oeuvre de modèles pour la recommandation de POI touristiques [texte imprimé] / Oumoul Vadly AIDARA, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Faculté des Sciences et Techniques : Département de Mathématiques-Informatique, 2023 . - 65 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Service en ligne  Système de recommandation  tourisme  filtrage collaboratif  sensibilité au contexte  jeu de données  POI  poi  recommandation  système de recommandation de points d’intérêt  recommandation de POI  prise de décision  système décisionnel Résumé : Aujourd'hui, compte tenu de la prolifération de données sur le web, de plus en plus de touristes ont recours aux services en ligne pour organiser leurs itinéraires. Cependant, ils sont généralement confrontés au problème de surcharge d'informations rendant difficile le discernement des offres les plus pertinentes du reste. C'est là que les systèmes de recommandation de points d’intérêt (POI) interviennent en fournissant des suggestions qui peuvent intéresser le touriste. Dans ce travail, nous nous sommes intéressés à la recommandation de POI pour aider les touristes à la prise de décision dans l’organisation de leurs visites. Pour cela, nous avons étudié et mis en oeuvre la modélisation de visite de touriste pour la recommandation de POI. Notre approche de recommandation tient compte à la fois des préférences du touriste et du contexte du POI courant. Cette approche qui modélise d’abord les préférences des utilisateurs, prédit l’intérêt du touriste pour chaque POI candidat. Les POI candidats sont ordonnés à partir d’un score global calculé à partir de l’intérêt du touriste et du taux de transition venant du POI courant. Les POI candidats qui maximisent ce score global sont alors suggérés au touriste. Nous avons implémenté notre approche en utilisant des jeux de données réels et publics. Sa validation expérimentale donne des résultats satisfaisants par rapport à l’état de l’art et aux approches baseline que nous avons implémentées aussi. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1482

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