Résumé:
Les systèmes OLAP (Online Analytical Processing) sont des applications informatiques orientées vers l'analyse de manière interactive selon différent axes d'analyse. Aujourd'hui OLAP permet aux décideurs de solliciter des traitements d'analyse qui facilite leurs tâches quotidiennes de prise de décision. Mais ces derniers se trouvent incapable de distinguer l'information qui leur est pertinente de celle qui ne l'est pas. Et les systèmes actuels s'avèrentinadaptésà ces exigences
Dans ce mémoire nous nous intéressons à la personnalisation des analyses OLAP et plus précisément à la conception et réalisation d'un système recommandé personnalisé, ainsi d'une part on aura un système qui va présenter un ensemble de requêtes adapté au besoin analytique individuel et d'une autre part à recommander le résultat jugé pertinent pour chaque utilisateur. Une fois encore la prise en compte des préférences de l'utilisateur s'avère insuffisante c'est pourquoi l'intégration de l'information contextuelle dans le processus d'analyse de la requête est indispensable. Ce qui nous mène a la mise en place d'un système recommandé personnalisé contextualisé.
Nous proposons un cadre générique pour la prise en compte de l'usager dans le processus d'analyse OLAP qui va considérer cette analyse comme une exploration interactive des données basées sur une succession de requêtes, ou les préférences de l'utilisateur sont déduites de manière implicite et le contexte sera définit par l'utilisateur lui-même (de manière explicite).
Une étape de matching va précéder l'étape de recommandation, elle va permettre d'effectuer des combinaisons entre le contexte et les préférences utilisateurs pour générer des préférences contextualisées, qui vont être la base de l'étape suivante. Pour cela nous avons utilisé un cadre de références de requêtes MDX pour leur facilité de manipulation par rapport aux autres types de requêtes. La recommandation va être construite progressivement par l'appariement du contexte d'analyse courant avec les préférences contextualisées déjà obtenu précédemment.
Mots clés : analyse, personnalisation de la requête, recommandation de la requête, préférences utilisateurs, contexte d'analyse.
