Titre :

Data-Driven Recommender Systems
Sequences of recommendations

Titre en anglais :

Data-Driven Recommender Systems
Sequences of recommendations

Auteur(s) :

Mary, Jérémie [Auteur]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Sequential Learning [SEQUEL]

Directeur(s) de thèse :

Rémi Gilleron(remi.gilleron@univ-lille3.fr)

Date de soutenance :

2015-11-24

Président du jury :

Jean-Yves Audibert
Françis Bach (rapporteur)
Patrick Gallinari (Rapporteur)
Philippe Preux (Garant)
Louis Wehenkel (rapporteur)

Membre(s) du jury :

Jean-Yves Audibert
Françis Bach (rapporteur)
Patrick Gallinari (Rapporteur)
Philippe Preux (Garant)
Louis Wehenkel (rapporteur)

Organisme de délivrance :

Université de Lille 3

Mot(s)-clé(s) :

Apprentissage artificiel

Mot(s)-clé(s) en anglais :

exploration exploitation
machine learning
recommender systems

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Intelligence artificielle [cs.AI]

Résumé en anglais : [en]

This document is about some scalable and reliable methods for recommender systems from a machine learner point of view. In particular it adresses some difficulties from the non stationary case.This document is about some scalable and reliable methods for recommender systems from a machine learner point of view. In particular it adresses some difficulties from the non stationary case.Lire moins >

Langue :

Anglais

Collections :

• Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL) - UMR 9189

Source :

Harvested from HAL