Vers la prise en compte du contexte dans la recommandation des services Foursquare

Abstract

Les systèmes de recommandations (SR) sont des plateformes dont l’objectif est de recommander des services pertinents à l’utilisateur. En d’autres termes, ils tentent de prédire pour un utilisateur parfois mobile l’intérêt d’un service. Le service dans ce contexte peut être une information sur un évènement, un produit à acheter, un film à regarder, une page web à consulter ou un lieu à voir, voire une route à éviter. L’importance des informations contextuelles a été reconnue par les chercheurs dans plusieurs domaines, y compris la recherche d’information, l’informatique ubiquitaire, le marketing et management, etc. Cependant, les travaux de recherche sur les systèmes de recommandation ont assez peu exploité les informations contextuelles. Des informations telles que le temps, la localisation, la compagnie d’autres personnes peuvent pourtant améliorer le processus de recommandation dans certains domaines tel que le tourisme (Système de recommandation sensible au contexte). La technologie Foursquare permet de rechercher des sites (hôtels, restaurants, …) à proximité d'emplacements géographiques donnés et de connaître le nombre de personnes qui se trouvent actuellement dans ces lieux. Ces informations peuvent être utiles, par exemple, pour un touriste dans une ville. Néanmoins, elles nécessitent d’être adaptées à l’information de contexte (par exemple, informations météorologiques, pour une visite des sites en plein air). Ce travail consiste à proposer un système de recommandation sensible au contexte des services Foursquare pour un utilisateur parfois mobile.