Système de recommandation sémantique. Application au domaine du e-marketing

par Baba Mbaye

Projet de thèse en Sciences de l'information et de la communication

Sous la direction de Ioan Roxin et de Federico Tajariol.

Thèses en préparation à Bourgogne Franche-Comté , dans le cadre de École doctorale Lettres, Communication, Langues, Arts (Dijon ; Besançon ; 2017-....) , en partenariat avec ELLIADD - Éditions, Langages, Littératures, Informatique, Arts, Didactiques, Discours (laboratoire) depuis le 16-01-2017 .


  • Résumé

    Cette thèse est ancrée dans les champs des Sciences de l'Information, de l'ingénierie des connaissances et appliquée au domaine du e-marketing. Les rapports produits par les "enquêtes mystère" et les études de satisfaction sont des notes, des classements et des verbatims issus de questions ouvertes et fermées. Les commanditaires des enquêtes utilisent ces rapports pour définir des plans d'actions pour améliorer la qualité et l'efficacité du service, allant des changements organisationnels jusqu'à la mise en place de formations spécifiques pour augmenter les compétences du personnel. Ainsi l'enjeu de cette thèse est d'utiliser les technologies du web sémantique pour mettre en place un système de recommandation capable d'analyser et de partiellement interpréter les données collectées via un formulaire afin d'obtenir un raisonnement sur un ou plusieurs réseaux de vente pour recommander une liste de plans d'actions. Pour ce faire, nous allons nous intéresser à l'élaboration et l'expérimentation de nouvelles approches d'annotation sémantique de données. La mise en place de ce système d'interprétation fin nécessitera une base de connaissances qui sera alimentée par ces annotations (métadonnées).

  • Titre traduit

    Semantic recommendation system. Application to the field of e-marketing


  • Résumé

    This thesis is anchored in the fields of information science, knowledge engineering and application to the field of electronic marketing. The reports produced by the Mystery Surveys and the Satisfaction Studies are notes, rankings and verbatims from open and closed questions. Survey sponsors use these reports to define action plans to improve the quality and effectiveness of the service, from organizational configurations to the implementation of specific training to increase staff skills. Thus the aim of this thesis is to use semantic web technologies to set up a recommendation system capable of analyzing and partially interpreting the data collected via a form to obtain a reasoning on one or more sales networks To recommend a list of action plans. To do so, we will focus on the development and experimentation of new approaches to semantic annotation of data. The implementation of this interpretation system requires a knowledge base that has been fed by these annotations (metadata).