SlideShare une entreprise Scribd logo

La recommandation d'articles scientifiques dans une bibliothèque numérique

•Télécharger en tant que PPT, PDF•
•
Andre Vellino
Andre Vellino

"Recommending Journal Articles in a Scientific Digital Library"

TechnologieBusiness
1  sur  30
La recommandation d'articles scientifiques dans une bibliothèque numérique Recommending Journal Articles in a Scientific Digital Library Andre Vellino [email_address] Institute canadien de l'information scientifique et technique David Zeber [email_address] Département de statistiques université de Cornell
Apercu de l’ exposé ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Motivation ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
L'apport d'un système de recommandation pour une bibliothèque scientifique ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Qu'est-ce qu'un "système de recommandation”? ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Taxonomie des systèmes de recommandation ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Moteur de recherche vu comme un système de recommandation
“ Pages similaires”: recommandations en fonction du texte intégral
Le système d‘Amazon
Item Based User Ratings Explanations
Sociétés commerciales qui exploitent la technologie de recommandation automatique
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Les étapes-types de la recommandation par filtrage collaboratif
How Collaborative Filtering Works ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
User-Based Collaborative Filtering ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],5 5 2 Alien ? 4 4 Ted 5 3 4 5 Alice 4 3 4 Carol 5 1 Bob Ran X-Men Babe Fargo
Item-Based Collaborative Filtering ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],4 5 2 Alien ? 4 4 Ted 5 3 4 5 Alice 4 3 4 Carol 5 1 Bob Ran X-Men Babe Fargo
Find “Nearest Neighbour” and Predict Rating ,[object Object],[object Object],[object Object]
Typical Issues with CF Recommenders ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Specific Issues for Collaborative Filtering in Science Digital Libraries ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Stratégie de recherche a l’ICIST
Recommender Citation Seeding ,[object Object],[object Object],[object Object],TechLens approach to Cold Start / Data Sparsity problem
Apply PageRank to Citation Matrix ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Aurel Constantinescu “Ranking Full-Text Articles using Citation Based Methods” Master’s Thesis, University of Ottawa 47.5 135 87.5 47.5 47.5 87.5 87.5
PageRank-weighted Citation matrix ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],p 6 p 1 p 5 p 2 p 4 p 3 u 2 p 1 u 1 p 2 p 4 p 3 articles citations p 7 p 8  = constant users     0.3 0.2 0.6 0.3 0.5 0.5 0.7 0.6 0.2 0.4 0.5 0.4
User Project Profiles & IR Modes ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Génération implicite de profils contextuels Termes Texte Intégral Auteur Mots clés Revue Résumé Projet Mode Clics du navigateur État de l’utilisateur
Matrice de préférences multidimensionnels Tom Alice Bob Carol p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 p 6 Innovation Information Autorité 0.3 0.6 0.3 0.7 0.4 0.7 0.2 G. Adomavicious, R. Sankaranarayanan, S. Sen, A. Tuzhilin, ACM Transactions on Information Systems 2005 Incorporating Contextual Information in Recommender Systems Using a Multidimensional Approach 0.7 0.2 0.5
Scaling Strategy: Distributed Recommenders ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Distributed Collaborative Filtering with Domain Specialization S. Berkovsky, T.Kuflik, and F. Ricci Proceedings of RecSys2007
L'interface utilisateur pour naviguer dans l’espace des recommandations ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Carrot 2 Cluster maps 2D projection of Recommended Item-User Similarity Explanation Clusters Dimensionality weighting slider
Travaux à venir ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Merci! Questions? http://lab.cisti-icist.nrc-cnrc.gc.ca /synthese/

Recommandé

Datajob 2013 - Construire un système de recommandation
Datajob 2013 - Construire un système de recommandationDatajob 2013 - Construire un système de recommandation
Datajob 2013 - Construire un système de recommandationDjamel Zouaoui
 
Les systèmes de recommandations
Les systèmes de recommandationsLes systèmes de recommandations
Les systèmes de recommandationsRomain Picot-Clemente
 
Système de recommandations de films
Système de recommandations de filmsSystème de recommandations de films
Système de recommandations de filmsIbn Tofail University
 
Recommender system introduction
Recommender system introductionRecommender system introduction
Recommender system introductionLiang Xiang
 
How to build a recommender system?
How to build a recommender system?How to build a recommender system?
How to build a recommender system?blueace
 
Overview of recommender system
Overview of recommender systemOverview of recommender system
Overview of recommender systemStanley Wang
 
Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
Item Based Collaborative Filtering Recommendation AlgorithmsItem Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithmsnextlib
 
AI Apprentissage Automatique, Machine Learnig
AI Apprentissage Automatique, Machine LearnigAI Apprentissage Automatique, Machine Learnig
AI Apprentissage Automatique, Machine LearnigFelipe Sanchez Garzon
 

Recommandé

Datajob 2013 - Construire un système de recommandation
Datajob 2013 - Construire un système de recommandationDatajob 2013 - Construire un système de recommandation
Datajob 2013 - Construire un système de recommandationDjamel Zouaoui
 
Les systèmes de recommandations
Les systèmes de recommandationsLes systèmes de recommandations
Les systèmes de recommandationsRomain Picot-Clemente
 
Système de recommandations de films
Système de recommandations de filmsSystème de recommandations de films
Système de recommandations de filmsIbn Tofail University
 
Recommender system introduction
Recommender system introductionRecommender system introduction
Recommender system introductionLiang Xiang
 
How to build a recommender system?
How to build a recommender system?How to build a recommender system?
How to build a recommender system?blueace
 
Overview of recommender system
Overview of recommender systemOverview of recommender system
Overview of recommender systemStanley Wang
 
Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
Item Based Collaborative Filtering Recommendation AlgorithmsItem Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms
Item Based Collaborative Filtering Recommendation Algorithmsnextlib
 
AI Apprentissage Automatique, Machine Learnig
AI Apprentissage Automatique, Machine LearnigAI Apprentissage Automatique, Machine Learnig
AI Apprentissage Automatique, Machine LearnigFelipe Sanchez Garzon
 
Recent advances in deep recommender systems
Recent advances in deep recommender systemsRecent advances in deep recommender systems
Recent advances in deep recommender systemsNAVER Engineering
 
Data Mining
Data MiningData Mining
Data MiningNour El Houda Megherbi
 
[Final]collaborative filtering and recommender systems
[Final]collaborative filtering and recommender systems[Final]collaborative filtering and recommender systems
[Final]collaborative filtering and recommender systemsFalitokiniaina Rabearison
 
Recommender systems using collaborative filtering
Recommender systems using collaborative filteringRecommender systems using collaborative filtering
Recommender systems using collaborative filteringD Yogendra Rao
 
An introduction to Recommender Systems
An introduction to Recommender SystemsAn introduction to Recommender Systems
An introduction to Recommender SystemsDavid Zibriczky
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender SystemsChu-Yu Hsu
 
Recommender systems: Content-based and collaborative filtering
Recommender systems: Content-based and collaborative filteringRecommender systems: Content-based and collaborative filtering
Recommender systems: Content-based and collaborative filteringViet-Trung TRAN
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender SystemsFrancesco Casalegno
 
Recommender system
Recommender systemRecommender system
Recommender systemNilotpal Pramanik
 
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspectivePast, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspectiveXavier Amatriain
 
Moteur de Recommandation
Moteur de RecommandationMoteur de Recommandation
Moteur de RecommandationSoft Computing
 
5.1 K plus proches voisins
5.1 K plus proches voisins5.1 K plus proches voisins
5.1 K plus proches voisinsBoris Guarisma
 
Recommendation engines
Recommendation enginesRecommendation engines
Recommendation enginesGeorgian Micsa
 
Recommender system algorithm and architecture
Recommender system algorithm and architectureRecommender system algorithm and architecture
Recommender system algorithm and architectureLiang Xiang
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender SystemsGirish Khanzode
 
5.5 Clustering
5.5 Clustering5.5 Clustering
5.5 ClusteringBoris Guarisma
 
Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Matrix Factorization Techniques For Recommender SystemsMatrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Matrix Factorization Techniques For Recommender SystemsLei Guo
 
Recommendation System
Recommendation SystemRecommendation System
Recommendation SystemAnamta Sayyed
 
Slope one recommender on hadoop
Slope one recommender on hadoopSlope one recommender on hadoop
Slope one recommender on hadoopYONG ZHENG
 
Collaborative filtering
Collaborative filteringCollaborative filtering
Collaborative filteringTien-Yang (Aiden) Wu
 
presentationdecide.pptx
presentationdecide.pptxpresentationdecide.pptx
presentationdecide.pptxWijdenBenothmen1
 
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSSConcepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSSDesjardins
 

Contenu connexe

Tendances

Recent advances in deep recommender systems
Recent advances in deep recommender systemsRecent advances in deep recommender systems
Recent advances in deep recommender systemsNAVER Engineering
 
[Final]collaborative filtering and recommender systems
[Final]collaborative filtering and recommender systems[Final]collaborative filtering and recommender systems
[Final]collaborative filtering and recommender systemsFalitokiniaina Rabearison
 
Recommender systems using collaborative filtering
Recommender systems using collaborative filteringRecommender systems using collaborative filtering
Recommender systems using collaborative filteringD Yogendra Rao
 
An introduction to Recommender Systems
An introduction to Recommender SystemsAn introduction to Recommender Systems
An introduction to Recommender SystemsDavid Zibriczky
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender SystemsChu-Yu Hsu
 
Recommender systems: Content-based and collaborative filtering
Recommender systems: Content-based and collaborative filteringRecommender systems: Content-based and collaborative filtering
Recommender systems: Content-based and collaborative filteringViet-Trung TRAN
 
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspectivePast, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspectiveXavier Amatriain
 
Moteur de Recommandation
Moteur de RecommandationMoteur de Recommandation
Moteur de RecommandationSoft Computing
 
5.1 K plus proches voisins
5.1 K plus proches voisins5.1 K plus proches voisins
5.1 K plus proches voisinsBoris Guarisma
 
Recommendation engines
Recommendation enginesRecommendation engines
Recommendation enginesGeorgian Micsa
 
Recommender system algorithm and architecture
Recommender system algorithm and architectureRecommender system algorithm and architecture
Recommender system algorithm and architectureLiang Xiang
 
Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Matrix Factorization Techniques For Recommender SystemsMatrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Matrix Factorization Techniques For Recommender SystemsLei Guo
 
Recommendation System
Recommendation SystemRecommendation System
Recommendation SystemAnamta Sayyed
 
Slope one recommender on hadoop
Slope one recommender on hadoopSlope one recommender on hadoop
Slope one recommender on hadoopYONG ZHENG
 

Tendances (20)

Recent advances in deep recommender systems
Recent advances in deep recommender systemsRecent advances in deep recommender systems
Recent advances in deep recommender systems
 
Data Mining
Data MiningData Mining
Data Mining
 
[Final]collaborative filtering and recommender systems
[Final]collaborative filtering and recommender systems[Final]collaborative filtering and recommender systems
[Final]collaborative filtering and recommender systems
 
Recommender systems using collaborative filtering
Recommender systems using collaborative filteringRecommender systems using collaborative filtering
Recommender systems using collaborative filtering
 
An introduction to Recommender Systems
An introduction to Recommender SystemsAn introduction to Recommender Systems
An introduction to Recommender Systems
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender Systems
 
Recommender systems: Content-based and collaborative filtering
Recommender systems: Content-based and collaborative filteringRecommender systems: Content-based and collaborative filtering
Recommender systems: Content-based and collaborative filtering
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender Systems
 
Recommender system
Recommender systemRecommender system
Recommender system
 
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspectivePast, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
Past, present, and future of Recommender Systems: an industry perspective
 
Moteur de Recommandation
Moteur de RecommandationMoteur de Recommandation
Moteur de Recommandation
 
5.1 K plus proches voisins
5.1 K plus proches voisins5.1 K plus proches voisins
5.1 K plus proches voisins
 
Recommendation engines
Recommendation enginesRecommendation engines
Recommendation engines
 
Recommender system algorithm and architecture
Recommender system algorithm and architectureRecommender system algorithm and architecture
Recommender system algorithm and architecture
 
Recommender Systems
Recommender SystemsRecommender Systems
Recommender Systems
 
5.5 Clustering
5.5 Clustering5.5 Clustering
5.5 Clustering
 
Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Matrix Factorization Techniques For Recommender SystemsMatrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems
 
Recommendation System
Recommendation SystemRecommendation System
Recommendation System
 
Slope one recommender on hadoop
Slope one recommender on hadoopSlope one recommender on hadoop
Slope one recommender on hadoop
 
Collaborative filtering
Collaborative filteringCollaborative filtering
Collaborative filtering
 

Similaire à La recommandation d'articles scientifiques dans une bibliothèque numérique

Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSSConcepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSSDesjardins
 
Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...
Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...
Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...Swets Belgium
 
Présentation Inter Ligere Icc2009
Présentation Inter Ligere Icc2009Présentation Inter Ligere Icc2009
Présentation Inter Ligere Icc2009Inter-Ligere
 
Teplovs stef seminar_fr
Teplovs stef seminar_frTeplovs stef seminar_fr
Teplovs stef seminar_frChris Teplovs
 
Presentation 2009 offre Social Computing
Presentation 2009 offre Social ComputingPresentation 2009 offre Social Computing
Presentation 2009 offre Social ComputingSocial Computing
 
Introduction aux systèmes de recommandation.pptx
Introduction aux systèmes de recommandation.pptxIntroduction aux systèmes de recommandation.pptx
Introduction aux systèmes de recommandation.pptxbahija babzine
 
PFC L3 2018.pptx
PFC L3 2018.pptxPFC L3 2018.pptx
PFC L3 2018.pptxNAbderrahim
 
CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...
CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...
CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...Elsa Drevon
 
ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...
ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...
ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...Frédérique Flamerie
 
Soutenance Essilor - Master PIC
Soutenance Essilor - Master PICSoutenance Essilor - Master PIC
Soutenance Essilor - Master PICDavid Nowinsky
 
Moteurs de recherche : sortir de Google
Moteurs de recherche : sortir de GoogleMoteurs de recherche : sortir de Google
Moteurs de recherche : sortir de GoogleAref Jdey
 
La veille informationnelle pour un professionnel de l'information
La veille informationnelle pour un professionnel de l'informationLa veille informationnelle pour un professionnel de l'information
La veille informationnelle pour un professionnel de l'informationAssane Fall
 
Les étapes de la recherche documentaire
Les étapes de la recherche documentaireLes étapes de la recherche documentaire
Les étapes de la recherche documentairezebrezebu
 
Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...
Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...
Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...VINCIT SPRL - STRATEGY
 
Mix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache Mahout
Mix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache MahoutMix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache Mahout
Mix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache MahoutMichaël Figuière
 

Similaire à La recommandation d'articles scientifiques dans une bibliothèque numérique (20)

presentationdecide.pptx
presentationdecide.pptxpresentationdecide.pptx
presentationdecide.pptx
 
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSSConcepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
Concepts de Recherche dans un environnement WSS et MOSS
 
Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...
Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...
Fr jérémie roche swetswise l'outil indispensable pour l'acquisition de vos ...
 
Présentation Inter Ligere Icc2009
Présentation Inter Ligere Icc2009Présentation Inter Ligere Icc2009
Présentation Inter Ligere Icc2009
 
Teplovs stef seminar_fr
Teplovs stef seminar_frTeplovs stef seminar_fr
Teplovs stef seminar_fr
 
Presentation 2009 offre Social Computing
Presentation 2009 offre Social ComputingPresentation 2009 offre Social Computing
Presentation 2009 offre Social Computing
 
Introduction aux systèmes de recommandation.pptx
Introduction aux systèmes de recommandation.pptxIntroduction aux systèmes de recommandation.pptx
Introduction aux systèmes de recommandation.pptx
 
PFC L3 2018.pptx
PFC L3 2018.pptxPFC L3 2018.pptx
PFC L3 2018.pptx
 
Présentation cice telos
Présentation cice telosPrésentation cice telos
Présentation cice telos
 
CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...
CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...
CMD 2012 - Veille informationnelle : diffuser et organiser avec des outils gr...
 
Outils de veille informationnelle - Hiver 2017
Outils de veille informationnelle - Hiver 2017Outils de veille informationnelle - Hiver 2017
Outils de veille informationnelle - Hiver 2017
 
ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...
ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...
ResearcherID, ResearchGate, etc. : quels outils pour votre profil chercheur (...
 
Soutenance Essilor - Master PIC
Soutenance Essilor - Master PICSoutenance Essilor - Master PIC
Soutenance Essilor - Master PIC
 
Offre Search
Offre SearchOffre Search
Offre Search
 
Recherche documentaire pour doctorants - Automne 2015
Recherche documentaire pour doctorants - Automne 2015Recherche documentaire pour doctorants - Automne 2015
Recherche documentaire pour doctorants - Automne 2015
 
Moteurs de recherche : sortir de Google
Moteurs de recherche : sortir de GoogleMoteurs de recherche : sortir de Google
Moteurs de recherche : sortir de Google
 
La veille informationnelle pour un professionnel de l'information
La veille informationnelle pour un professionnel de l'informationLa veille informationnelle pour un professionnel de l'information
La veille informationnelle pour un professionnel de l'information
 
Les étapes de la recherche documentaire
Les étapes de la recherche documentaireLes étapes de la recherche documentaire
Les étapes de la recherche documentaire
 
Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...
Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...
Dotez votre organisation d'une veille web automatisée à l'aide de la technolo...
 
Mix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache Mahout
Mix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache MahoutMix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache Mahout
Mix-IT (Apr 2011) - Intelligence Collective avec Apache Mahout
 

Plus de Andre Vellino

Why machines can't think (logically)
Why machines can't think (logically)Why machines can't think (logically)
Why machines can't think (logically)Andre Vellino
 
Measuring academic influence: Not all citations are equal
Measuring academic influence: Not all citations are equalMeasuring academic influence: Not all citations are equal
Measuring academic influence: Not all citations are equalAndre Vellino
 
Vellino presentationtocisti
Vellino presentationtocistiVellino presentationtocisti
Vellino presentationtocistiAndre Vellino
 
Usage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital Library
Usage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital LibraryUsage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital Library
Usage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital LibraryAndre Vellino
 
Mechanical Librarian
Mechanical LibrarianMechanical Librarian
Mechanical LibrarianAndre Vellino
 
Synthese Recommender System
Synthese Recommender SystemSynthese Recommender System
Synthese Recommender SystemAndre Vellino
 

Plus de Andre Vellino (6)

Why machines can't think (logically)
Why machines can't think (logically)Why machines can't think (logically)
Why machines can't think (logically)
 
Measuring academic influence: Not all citations are equal
Measuring academic influence: Not all citations are equalMeasuring academic influence: Not all citations are equal
Measuring academic influence: Not all citations are equal
 
Vellino presentationtocisti
Vellino presentationtocistiVellino presentationtocisti
Vellino presentationtocisti
 
Usage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital Library
Usage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital LibraryUsage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital Library
Usage-Based vs. Citation-Based Recommenders in a Digital Library
 
Mechanical Librarian
Mechanical LibrarianMechanical Librarian
Mechanical Librarian
 
Synthese Recommender System
Synthese Recommender SystemSynthese Recommender System
Synthese Recommender System
 

La recommandation d'articles scientifiques dans une bibliothèque numérique

  • 1. La recommandation d'articles scientifiques dans une bibliothèque numérique Recommending Journal Articles in a Scientific Digital Library Andre Vellino [email_address] Institute canadien de l'information scientifique et technique David Zeber [email_address] Département de statistiques université de Cornell
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7. Moteur de recherche vu comme un système de recommandation
  • 8. “ Pages similaires”: recommandations en fonction du texte intégral
  • 9. Le système d‘Amazon
  • 10. Item Based User Ratings Explanations
  • 11. Sociétés commerciales qui exploitent la technologie de recommandation automatique
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24. Génération implicite de profils contextuels Termes Texte Intégral Auteur Mots clés Revue Résumé Projet Mode Clics du navigateur État de l’utilisateur
  • 25. Matrice de préférences multidimensionnels Tom Alice Bob Carol p 1 p 2 p 3 p 4 p 5 p 6 Innovation Information Autorité 0.3 0.6 0.3 0.7 0.4 0.7 0.2 G. Adomavicious, R. Sankaranarayanan, S. Sen, A. Tuzhilin, ACM Transactions on Information Systems 2005 Incorporating Contextual Information in Recommender Systems Using a Multidimensional Approach 0.7 0.2 0.5
  • 26.
  • 27.
  • 28. Carrot 2 Cluster maps 2D projection of Recommended Item-User Similarity Explanation Clusters Dimensionality weighting slider
  • 29.

Notes de l'éditeur

  1. L’objectif de cette présentation est de vous faire par de notre projet de recherche a l’ICIST Institut canadien de l'information scientifique et technique Ce projet est en voie de development presentement et il est en collaboration avec David Zeber – un etudiant en Statistiques a l’universite de Cornell.