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Les domaines de la recommandation et de la classification de sentiments sont restes completement disjoints jusqu'ici: d'un cote, la recommandation exploite les matrices d'interaction entre les utilisateurs et les produits, sous la forme de notes en faisant l'impasse sur les donnees textuelles, de l'autre, la fouille d'opinion exploite les revues/notes de consommateurs pour construire des modeles d'analyse de documents. Nous proposons dans cet article un modele exploitant aussi des donnees d'interaction textuelles presentes dans les revues de consommateurs pour construire un modele de recommandation novateur et performant.

Recommandation par combinaison de filtrage collaboratif et d'analyse de sentiments