La recommandation vue comme un problème séquentiel

La majorité des recherches sur les systèmes de recommandation (SR) se focalisent sur le fait de déterminer la meilleur recommandation à faire lors de la prochaine demande. Pourtant les SR agissent dans un cadre séquentiel : ils choisissent les objets à recommander, ils reçoivent une récompense associée, ils se mettent à jour, et ils recommandent à nouveau… Dans ma présentation, je montrerai deux défis induits par cette séquence de recommandations ainsi que des approches pour s'y attaquer.