989 Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
Type
Communication / Conférence
Résumé en français
Les entrepôts de données stockent de grands volumes de données multidimensionnelles, consolidées et historisées en vue de leur analyse et exploration par des décideurs. L’exploration de données est réalisée par le biais de requêtes OLAP (On-Line Analytical Processing). Afin de faciliter cette exploration, les systèmes de recommandations (SR) existent. Cependant, certaines recommandations peuvent parfois ne pas être suffisamment pertinentes. Pour pallier ce problème, les données / informations contextuelles sont intégrées dans le SR qui devient un SR contextuel. Dans cet article, nous proposons de déterminer les données / informations contextuelles utiles dans les applications OLAP et comment les intégrer dans un SR de requêtes OLAP.
Résumé en anglais
Data warehouses store large volumes of consolidated and historized multidimensional data for analysis and exploration by decision-makers. Exploring data is an incremental OLAP (OnLine Analytical Processing) query process. In order to ease user exploration, recommender systems are used. However some recommendations can be insufficiently relevant. To overcome this problem, contextual data/information are integrated into the recommender system (RS) which becomes a context-aware RS. In this paper, we propose to determine the contextual data/information useful in OLAP applications and how to integrate it into an OLAP query RS.
