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    Dual Recommendation Analysis
    (Neuchâtel, 2020)
    Cette thèse de doctorat examinera les systèmes de recommandation dans une perspective radicalement différente. Premièrement, au lieu de cibler et de proposer des produits / services connexes aux clients, nous analyserons et suggérerons des recommandations pour les producteurs. Ces recommandations prenant la forme de suggestions de produits ou d'ajustements seront définies en fonction d'une région géographique et pour une période donnée. Nous générerons également des cartes basées sur les profils de produits pour une période donnée et une région géographique.
    Deuxièmement, le système analytique ciblé pourra générer une description des différentes facettes du produit et de l'ensemble du produit sur la base des avis des clients et remplir ainsi une base de données décrivant les produits disponibles et leur qualité dans une période et une zone géographique données. De plus, étant capable de détecter et de mesurer la polarité des opinions écrites, le système peut générer une carte pour une période donnée et une région géographique, montrant les produits / services les plus réussis. Nous pouvons compléter cette carte en indiquant le degré de similarité entre les produits réussis (ou mal réussis).
    Une fois cette information obtenue, le système peut détecter les opportunités de produits et proposer une carte des alternatives indiquant où et quand les produits qui ont réussi dans le passé et dans d'autres régions similaires peuvent avoir du succès dans une autre région.
    Troisièmement, sur la base du réseau social entre les clients, nous déterminerons la force de la relation entre les clients et définirons leur degré de leadership. Sur la base de ces informations, nous pouvons pondérer plus précisément les différents rapports des clients, en supposant que les avis rédigés par les influenceurs auront un impact plus fort que ceux écrits par les abonnés. De plus, après avoir été en mesure d'identifier les leaders, nous pourrions déterminer comment ils peuvent améliorer leur statut ou leur leadership.

    Abstract
    This thesis will investigate the recommendation systems in a radically different perspective. First, instead of focusing and proposing related products/services to customers, we will analyze and suggest recommendations for the producers. Such recommendations taking the form of product suggestions or adjustments will be defined according to a given geographical region and time span. We will also generate maps based on product profiles for a given time period and geographical region.
    Second, the targeted analytic system will be able to generate a description of both the different product facets and the entire product based on the customers’ reviews and thus fulfill a database describing the products available and their quality in a given time period and a geo-graphical region. Moreover, being able to detect and measure the polarity of written opinions, the system can generate a map for a given time period and a geographical region, showing the most successful products/services. We can complete this map by indicating the degree of similarity between successful (or unsuccessful) products.
    Once this information is obtained, the system can detect product opportunities and proposes a map of alternatives indicating where and when products that were successful in the past and in other similar regions might have a success in another region.
    Third, based on the social network between customers, we will determine the strength of the relationships between customers and define their degree of leadership. Based on this information, we can weight more precisely the different customers’ reports, assuming that reviews written by leaders will have a stronger impact than those written by followers. Moreover, after being able to identify the leaders, we could determine how they can improve their status or leadership.