Système de recommandation basé sur les techniques de l'intelligence artificielle

Abstract

Ce projet de fin d'études porte sur le développement d'un système de recommandation de vols basé sur une approche hybride et multitâche appelée HMTL-RS pour améliorer la personnalisation et résoudre deux problèmes fréquents dans les SR, à savoir le démarrage à froid et la surspécialisation. Notre solution combine le filtrage basé sur le contenu et le filtrage collaboratif, enrichie par une architecture d'apprentissage multitâches à cinq objectifs. Cette combinaison permet de générer des recommandations variées et adaptées aux profils des nouveaux utilisateurs. Les résultats expérimentaux montrent une amélioration des performances par rapport aux approches classiques. Ce système offre une base solide pour des évolutions futures, notamment l'utilisation de données réelles, l'optimisation du temps d'exécution.