Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : LAMSADE
Durée : 3 ans
Contact : elsa.negre@lamsade.dauphine.fr
Date limite de publication : 2020-04-01

Contexte :
Les systèmes de recommandation sont souvent vus comme des “boites noires”. Rendre ses systèmes transparents et de génériques est un vrai challenge.

Sujet :
L’objectif principal de cette thèse est d’étudier la diversité des systèmes de recommandation, leurs points communs et différences (d’un point de vue algorithmique mais aussi applicatif) dans un contexte de grande masse de données en constante évolution, ainsi que de comprendre de tels systèmes dans leur contexte. Il s’agira ensuite de tendre vers un modèle de système générique de recommandation capable d’expliquer à l’utilisateur les recommandations retournées.

Profil du candidat :
Bac+5 en Informatique.
Motivé(e) par la Recherche.

Formation et compétences requises :
Machine learning,
Systèmes d’Information.

Adresse d’emploi :
Université Paris-Dauphine (Paris, France)

Document attaché : Proposition_sujet_these1920_FR.pdf