Recommandation contextuelle de services : application à la recommandation d'évènements culturels dans la ville intelligente

Les algorithmes de bandits-manchots pour les systemes de recommandation sensibles au contexte font aujourd’hui l’objet de nombreuses etudes. Afin de repondre aux enjeux de cette thematique, les contributions de cette these sont organisees autour de 3 axes : 1) les systemes de recommandation ; 2) les algorithmes de bandits-manchots (contextuels et non contextuels) ; 3) le contexte. La premiere partie de nos contributions a porte sur les algorithmes de bandits-manchots pour la recommandation. Elle aborde la diversification des recommandations visant a ameliorer la precision individuelle. La seconde partie a porte sur la capture de contexte, le raisonnement contextuel pour les systemes de recommandation d’evenements culturels dans la ville intelligente, et l’enrichissement dynamique de contexte pour les algorithmes de bandits-manchots contextuels.