Suite au succès de la journée « Réseaux Sociaux :Analyse et Data Mining », le groupe Data Mining et Apprentissage a décidé d’organiser une formation sur le thème des systèmes de recommandation.
Comme l'indique Chris Anderson dans son ouvrage « the long tail », il semble que « nous quittons l'ère de l'information pour entrer dans celui de la recommandation ». Les systèmes de recommandation sont des composants logiciels dont le but est d'aider des utilisateurs à prendre des décisions à partir leurs interactions avec leur sphère informationnelle. Il s'agit par exemple d'estimer les préférences d'un utilisateur pour lui proposer des produits personnalisés comme le fait Amazon ou de personnaliser la recherche d'information comme le propose Google. Les systèmes de recommandation ont donc vocation à nous aider à traiter des informations dont le volume et la complexité sont en perpétuelle extension. Ils se doivent de nous sélectionner les informations les plus intéressantes en fonction du but recherché, tout en conciliant nouveauté, surprise et pertinence.
Pour atteindre ces objectifs, les technologies de recommandation font aujourd'hui face à des défis scientifiques majeurs. Comment intégrer l'hétérogénéité des sources d'information pour modéliser les préférences, comment prendre en compte le contexte, comment traite efficacement ces masses d'information, comment intégrer les connaissances sur les réseaux sociaux, quelles types d'interfaces faut'il considérer. Ce sont ces différents points qui seront abordés lors de ces deux jours de formation.
Cet Atelier sera animé par Françoise Fessant (Orange Labs), Frank Meyer (Orange Labs), Nicolas Usunier, (LIP6), Stéphane Canu (LITIS), Emmanuel Viennet (L2TI), Rushed Kanawati (LIPN) et Françoise Soulié-Fogelman (KXEN) :
les 30 septembre et 1er octobre 2010 de 9h00 à 12h30 et de 14h00 à 17h30
Afin d'assurer une plus grande convivialité de la formation et de favoriser les échanges entre les participants, le nombre de places est limité à 30.
Inscription
Il est impératif de s'inscrire avant le 20 septembre 2010 en utilisant le formulaire en ligne (cliquez-ici)
A noter que l’inscription ne sera définitive qu’à réception du règlement ou d’un bon de commande.
Plan de Formation
Jeudi 30 septembre 2010
9h00 - 12h30 : Introduction aux systèmes de recommandation - Françoise Fessant et Frank Meyer (Orange Labs)
- Introduction aux systèmes de recommandation
- Types de recommandation et technologies associées
- Evaluation des systèmes de recommandation
- Exemple d'un système développé à Orange Labs
14h - 17h30 : Méthodes matricielles et combinaison de modèles - Nicolas Usunier (LIP6) et Stéphane Canu (LITIS)
- La recommandation comme un problème de complétion de matrice
- Factorisations, fonctions coût et mise en oeuvre (SVD, ACP, AFC, NNMF)
- Factorisation et méthodes d'ordonnancement
- Combinaison de modèles
Vendredi 1er Octobre 2010
9h00 - 12h30 : Réseaux sociaux statiques et dynamiques - Emmanuel Viennet (L2TI) et Rushed Kanawati (LIPN)
- réseaux sociaux statiques
- dynamique des réseaux sociaux
- prévision de liens
14h00 - 17h30 : Règles d’association pour la recommandation - Françoise Soulié-Fogelman (KXEN)
- Introduction aux règles d’association
- Utilisation des règles d’association pour la recommandation
- Comparaison des règles d’association au filtrage collaboratif
- Un exemple d’application pour la recommandation dans un magasin
Droits d'inscription à la formation
550 €* pour les membres SFdS
*Pour des raisons juridiques, les cours de la SFdS doivent s’adresser uniquement à ses membres. Les non membres de l’association doivent s’acquitter de leur adhésion pour l’année en cours pour pouvoir participer aux formations. Merci dans ce cas de prendre contact avec le secrétariat.
Modalités de règlement
Le règlement des droits d'inscription à la formation peut se faire par :
- chèquebancaire ou chèque postal émis sur une banque française, libellé à l'ordre de : Société Française de Statistique
- virement bancaire :
Titulaire du compte : GS - SFDS - Data Mining & Apprentissage
