CORIA'07 4eme Cornférence on Recherche d'Information et Applications

A ce jour, la plupart des travaux en filtrage collaboratif se basent sur la prédiction de notes pour générer des recommandations. Dans ce papier, nous choisissons d'explorer une autre voie, consistant à ordonner correctement les articles selon les goûts des utilisateurs. D'abord, nous définissons une erreur d'ordonnancement qui prend en compte les préférences par paires d'articles. Puis nous construisons un algorithme efficace qui optimise cette erreur. Enfin, nous testons notre approche sur une base standard de filtrage collaboratif. Pour cela, nous adaptons le protocole d'évaluation initialement proposé par Marlin et al. pour la prédiction de notes à notre cas, où ce sont des préférences par paires qui sont prédites. Nous comparons nos performances avec celles de deux méthodes basées sur la prédiction de notes. Nous suggérons différentes directions pour continuer l'exploration de notre approche basée sur la prédiction d'ordres pour le filtrage collaboratif.