Système de Recommandation basé sur Traits de Personnalité

Recommender Systems based on Personality Traits

• Auteur / Autrice : Maria Augusta Silveira Netto Nunes
• Direction : Stefano Alessandro Cerri, Nathalie Blanc
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Montpellier 2

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement automatique du langage naturel

Interaction humain-machine

Mots clés libres

Traits de Personnalité

Profil Psychologique de l’utilisateur

Réputation Psychologique

Résumé

Internet est une source énorme de produits et services disponibles pour les utilisateurs. Il existe un grand effort de la part des chercheurs pour créer des stratégies destinées à personnaliser ces produits/services pour chaque utilisateur. Cette personnalisation peut être fournie par les Systèmes de Recommandation capables de répertorier les préférences des utilisateurs avec des produits ou services spécifiques. Les chercheurs dans la cadre de la psychologie, de la neurologie et de l'informatique affective sont accord pour affirmer que le raisonnement humain et la prise de décision dans les systèmes informatiques sont difficilement affectées par les aspects psychologiques. Ainsi, pour maintenir le même niveau de personnalisation assuré par les humains, les ordinateurs devraient " raisonner " de la même façon, en prenant en compte les aspects psychologiques des utilisateurs. Néanmoins, ces aspects psychologiques ne sont malheureusement pas considérés dans la plupart des modèles de Profils d'Utilisateurs utilisés dans les Systèmes de Recommandation. Par conséquent, les Systèmes de Recommandation existants n'utilisent pas les caractéristiques psychologiques comme les traits de Personnalité au cours du procédé de prise de décisions caractéristiques. Dans cette thèse, nous proposons d'implanter des traits de Personnalité dans les Profils d'utilisateurs dans le but d'être capable d'obtenir quelques éléments sur l'utilisation de ces aspects psychologiques dans les Systèmes de Recommandation peuvent être cohérents et efficaces

The World Wide Web is a great source of products and services available to people. Scientists have made a huge effort to create effective strategies to personalize those products/services for anyone willing to use them. The personalization may be provided by Recommender Systems which are able to match people's preferences to specific products or services. Scientists from different research areas such as Psychology, Neurology and Affective Computing agree that human reasoning and decision-making are hardly ever affected by psychological aspects. Thus, to maintain the same level of personalized service provided by humans, computers should also ``reason", taking into account users' psychological aspects. Nevertheless, the psychological aspects have, unfortunately, not been highly applied in most models of User Profiles used in Recommender Systems. As a result, the existing Recommender Systems do not actually use psychological aspects such as Personality Traits during their decision-making process in order to generate their recommendations. In this thesis we propose the implementation of the Personality Traits in User Profiles so it is possible to obtain evidence that the use of Personality Traits in Recommender Systems might be coherent and effective for the improvement of the recommendations for users and, therefore, act proactively towards users' needs, offering more adaptable products and services according to their future needs