Réseau interactif et apprentissage automatique pour les recommandations

Les systèmes de recommandation sont largement utilisés pour suggérer des biens qui correspondent le mieux aux besoins des utilisateurs. Pour répondre à cette demande, nous concevons un système de recommandation intégrant un module de filtrage collaboratif et un module de recommandation par empilement. Nous introduisons un mécanisme d'attention interactif pour modéliser la relation d'influence mutuelle entre les utilisateurs et les articles .