Analyse de données textuelles et comportementales pour le placement publicitaire web

Le secteur du placement publicitaire web est en pleine explosion.  Le problème consiste à personnaliser les publicités affichées sur une page web en fonction de l'information disponible concernant l'internaute et en fonction du contenu de la page affichée.  Le problème est complexe. D'une part, il faut cerner les préférences de l'utilisateur et, d'autre part, on doit déterminer la pertinence d'un thème publicitaire par rapport à une page web.  L'objectif de ce projet est d'appliquer des techniques de forage de texte et de filtrage collaboratif afin de déterminer les publicités pertinentes à insérer à une page web.

Intern: 
Émile Ducrocq
Superviseur universitaire: 
Michel Desmarais
Province: 
Quebec
Programme: