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Les systemes de filtrage ont pour but de distribuer des informations de facon personnalisee aux utilisateurs, tout en s'adaptant en permanence au besoin en information de chacun. Dans un systeme de filtrage hybride s'appuyant sur le filtrage collaboratif, la production de recommandations se base sur des communautes d'utilisateurs qui sont generalement formees conformement au seul critere de proximite des evaluations des utilisateurs sur les recommandations recues dans le passe. De plus ces communautes restent generalement implicites. Nous proposons un modele d'espaces de communautes multicriteres et explicites, et des mesures se basant sur la theorie des ensembles d'approximation pour analyser la dependance entre les criteres de formation des communautes. Le modele d'espaces de communautes permet de diversifier les recommandations qui peuvent emaner de communautes variees. Les mesures permettent de comparer des criteres entre eux afin de determiner une priorite entre les criteres dans la tâche d'amelioration du positionnement des utilisateurs dans les communautes.

Modèle d'espaces de communautés basé sur la théorie des ensembles d'approximation dans un système de filtrage hybride