Une nouvelle approche pour un système de recommandation utilisant une technique d'apprentissage automatique

Abstract

Les systèmes de recommandation (RS) sont utilisés dans de nombreux produits et services tels que Google, Amazon, YouTube, Facebook, Netflix... Dans ce mémoire, nous visons à créer un système de recommandation basé sur les relations sémantiques des genres et des tags de films en appliquant des algorithmes d'apprentissage profond pour répondre aux préférences des utilisateurs. Notre travail est subdivisé en deux parties, la première partie présente l’état de l’art de projet qui explique les systèmes de recommandation en détail et l’apprentissage automatique. La deuxième partie présente l’approche proposée y compris les étapes de création du modèle ainsi que l’évaluation des résultats en utilisant deux métriques différentes et à la fin, la comparaison de nos résultats avec ceux d’autres modèles..