La matrice de factorisation pour la recommandation des POI

Abstract

Les systèmes de recommandation sont une sorte de filtrage des données qui permettent de guider l’utilisateur vers des ressources intéressantes et utiles au sein d’un espace de données important. Le système de recommandation de points d'intérêt (POI) utilise les informations d'enregistrement pour prédire les emplacements les plus potentiels. Ces systèmes ont rencontré plusieurs problèmes tels que le manque des données où les données d’enregistrements des POI sont très rares, et le passage à l’échelle qu’il désigne la capacité d’un algorithme à traiter avec la même efficacité les données nombreuses. Dans ce travail,nous avons intégré ces systèmes de recommandation dans un site web pour faire des recommandations de POI et résoudre ces problèmes en utilisant l’algorithme de factorisation matricielle du filtrage collaboratif qui se base sur la méthode réduction dimensionnelle et plus précisément la décomposition de la valeur singulière.