Journal du tourisme et de l'hôtellerie
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Sélection dynamique de systèmes de recommandation : une application au tourisme

Samuel Arleo et Bruno Silva

Les systèmes de recommandation sont des outils logiciels et techniques qui cherchent à suggérer des articles susceptibles d'intéresser un utilisateur particulier. Ces systèmes sont un élément clé de la plupart des applications de commerce électronique, car ils permettent aux utilisateurs de trouver facilement des produits qui répondent à leurs besoins tout en améliorant les ventes. Plusieurs approches ont été créées pour déterminer les préférences des utilisateurs en travaillant avec différentes sources et types d'informations. Le filtrage collaboratif utilise l'historique des notes, le contenu et les recommandations basées sur les connaissances fonctionnent avec les caractéristiques des articles, les systèmes contextuels fournissent des suggestions basées sur les paramètres de situation ou les conditions qui entourent l'utilisateur, tandis que le filtrage démographique utilise les caractéristiques démographiques de l'utilisateur. De plus, il existe des approches hybrides qui fusionnent deux ou plusieurs techniques afin de surmonter les lacunes de chaque méthode.
Dans ce travail, une application de la sélection dynamique au domaine des systèmes de recommandation est étudiée. Cette stratégie de sélection, tirée des systèmes de classification multiple, consiste à sélectionner un ensemble spécifique de classificateurs pour chaque modèle de test. Pour adapter cette notion au contexte de cette recherche, il a été proposé un système hybride qui cherche dynamiquement à sélectionner la meilleure méthode de recommandation dans chaque prédiction.
Après avoir effectué des expériences, l'application de la sélection dynamique n'a pas apporté d'amélioration significative aux recommandations. Cependant, l'inclusion d'informations démographiques et contextuelles dans une base hybride basée sur le contenu a considérablement augmenté la précision du système. La solution finale a été évaluée à l'aide d'ensembles de données contenant des critiques d'hôtels et de livres. Les résultats ont montré que le dispositif de recommandation est capable de fonctionner dans des scénarios liés au tourisme et qu'il peut également être paramétré pour d'autres problèmes de recommandation tant que le contenu, les caractéristiques démographiques ou contextuelles sont disponibles.