Résumé:
L'industrie du voyage est face à un tournant majeur grâce aux grands volumes d'informations générés dans chaque transaction et chaque réservation. Les expériences de voyages sont de plus en plus discutées et partagées sur les réseaux sociaux, Ces raisons ont poussé les acteurs du voyage et du tourisme à changer leur façon de travail et leur manière de gérer leurs activités. Les compagnies de voyages peuvent prendre de meilleures décisions en utilisant les données collectées des clients afin de personnaliser leurs services. Ils utilisent des questionnaires sur les sites internet en demandant aux clients d'évaluer chaque service fournis, ce qui permet d'améliorer leurs expériences et de les rendre bien plus agréables en répondant à leurs besoins.
Il nous a été confié, dans le cadre de ce projet de fin d'étude, le développement d'un système de recommandation des besoins des voyageurs dans un contexte Big Data. Ce système a pour objectif de recommander a des utilisateurs des offres (vol et hôtel) sélectionnés parmi un large choix, et censés être appréciés par eux. Notre système tente de prédire si un utilisateur donné appréciera ou non un item. Pour parvenir à un tel but, un système de recommandation a besoin d'accumuler des données sur les utilisateurs et les offres disponibles. Il sauvegarde les traces de ses utilisateurs, avant d'appliquer des méthodes statistiques pour prédire leur comportement futur.
Mots-clés : Les systèmes de recommandation, filtrage collaboratif, Big Data
