Liage des données par les systèmes de recommandation intelligents dans une démarche d'optimisation de la qualité des données

Ganda Tandia (1) , Isma Sadoun , Sana Ben Hamida (1)

1 UPN SEGMI - Université Paris Nanterre - UFR Sciences économiques, gestion, mathématiques, informatique

Une des phases importantes dans une démarche d'optimisation de la qualité des données d'une base est le liage des données. Le liage des données s'intéresseà détecter les descriptions référant au même objet du monde réel (e.g. même personne, même livre) afin de les nettoyer [Saïs and Thomopoulos, 2016]. Ce problème est fréquemment rencontré dans le domaine des ventes indirectes réalisées au travers de revendeurs (cadre de cetteétude) retournant des données clients souvent redondantes. L'objectif de ce travail est de fournir un outil performant pour le liage des données basé sur les systèmes de recommandation et l'intelligence artificielle dans un but d'optimisation de la qualité des données. Nous proposons un système hybride combinant un système de recommandation basé sur le contenu avec un système de recommandation basé sur le filtrage collaboratif pour un liage optimal des données clients.

Keywords: Data Quality Optimization; Recommander systems; Data redundancy detection; Data cleaning

Domains: Databases [cs.DB]; Machine Learning [cs.LG]

Ganda Tandia, Isma Sadoun, Sana Ben Hamida. Liage des données par les systèmes de recommandation intelligents dans une démarche d'optimisation de la qualité des données. 2021. ⟨hal-03452652⟩