Modèle prédictif et implicite des profils usagers pour personnaliser la recommandation des commandes de restaurants d'UEAT

《制度与制度》是一项重要的制度，也是一项重要的工作 L的产品效用的提出者并不是L的中间人。L创业的时代语境 UEAT开发版本的首字母缩写d‘un système de requiation de Produits et de Plats en Temps Réels DANS SA解决方案技术问题等自动化命令倒L的工业复兴 雷皮德。Leur应用程序Est déployée Sur différentes Platform Directement dans le Site Web des Restaurants 再来一次吧，我要为自由服务。L在南海尔的创业实践 个性化的系统集成授予模块和人工智能的能力 Bons Plats，Aux Bonnes Perfnes et ce，Au Bbon Moment et en Function d‘une Multiple de Critères.男子汉 雅各布的智能人工应用中心与L的合作是一个重要的目标 Dune démarche de Personal De Système de Requiation de UEAT en se Basant Sur des Approches De‘une démarche de Personal Du Système de Requiation de UEAT en se Basant Sur des Approches 智能人工智能(IA)组合应用 机器太棒了。S的新方法与个性化语境的定义 具有多种能力的动态和临时工租户 事实、内部和外部问题都是如此。

Les systèmes de recommandation se démarquent comme étant le complément de base du processus d'achat en ligne en proposant à l'utilisateur des produits qui sont susceptibles de l'intéresser. Dans ce contexte l'entreprise UEAT a développé une version initiale d'un système de recommandation de produits et de plats en temps réels dans sa solution technologique de gestion et d'automatisation des commandes pour l'industrie de la restauration rapide. Leur application est déployée sur différentes plateformes directement dans le site web des restaurateurs ou encore sur bornes de commande libre-service. L'entreprise UEAT souhaite augmenter le niveau de personnalisation de leur système en intégrant des modules d'intelligence artificielle capables de proposer les bons plats, aux bonnes personnes et ce, au bon moment et en fonction d'une multitude de critères. Mené en collaboration avec le centre d'intelligence artificielle appliquée JACOBB, ce projet a pour objectif l'élaboration d'une démarche de personnalisation du système de recommandation de UEAT en se basant sur des approches d'intelligence artificielles (IA) combinant entre autres des modèles d'inférences prédictifs à un apprentissage machine profond. Notre approche s'oriente vers la définition d'un modèle de personnalisation contextuel multicritère capable d'apprendre dynamiquement et en temps réel les préférences des consommateurs en tenant compte des facteurs internes et externes propres à chacun.