Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/5715
Affichage complet
Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorMESLEM, Narimene-
dc.contributor.authorHABIBI, Fatima Zohra-
dc.date.accessioned2022-11-27T13:21:27Z-
dc.date.available2022-11-27T13:21:27Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-tiaret.dz:80/handle/123456789/5715-
dc.description.abstractCe projet se situe dans le cadre du domaine de recherche d’information plus particuli`erement les syst`emes de recommandation (SR). Un syst`eme de recommandation est un outil de recherche d’information et de filtrage qui vise `a proposer aux utilisateurs des items qui pourraient les int´eresser. La plupart des solutions des SR se basent sur l’analyse des pr´ef´erences des utilisateurs et leurs ´evaluations implicites ou explicites pour les items. Les diff´erentes ´evaluations (appel´ees aussi votes) sont souvent repr´esent´ees sous forme d’une matrice utilisateurs x items. L’objectif de recommandation consiste `a pr´evoir les ´evaluations manquantes dans cette matrice. Nous nous int´eressons dans ce projet `a l’exploration des approches topologiques pour le calcul de recommandation afin de pallier `a certains probl`emes des m´ethodes classiques. En effet, la matrice d’´evaluation peut ˆetre vue comme une matrice d’adjacence d’un graphe biparti qui relie les deux ensembles utilisateurs et items. La probl´ematique de recommandation se r´eduit alors `a un probl`eme de pr´ediction de liens dans un graphe biparti. L’objectif de notre travail est de r´ealiser un syst`eme de recommandation o`u la premi`ere ´etape consiste `a collecter et explorer des informations li´ees aux items. La deuxi`eme ´etape consiste `a exploiter les informations tir´ees de la premi`ere ´etape lors du calcul de pr´ediction de liens entre les utilisateurs et les items.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Ibn Khaldoun -Tiaret-en_US
dc.titleOptimisation de la prédiction dans un réseau bipartien_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master

Fichier(s) constituant ce document :
Fichier Description TailleFormat 
TH.M.INF.FR.2022.26.pdf5,5 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.