systéme de recommndtion basé sur les ralation rémantiques
| dc.contributor.author | Zaoui, Fadila | |
| dc.contributor.author | Khomri, Abdelkader | |
| dc.contributor.author | Sadouki, Fatiha | |
| dc.date.accessioned | 2023-01-18T09:38:41Z | |
| dc.date.available | 2023-01-18T09:38:41Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Les systèmes de recommandation (RS) sont utilisés pour de nombreux produits et services fournis par de grandes entreprises telles qu'Amazon, Google, YouTube, Facebook, Netflix……, et chaque service à ses mécanismes de travail, Dans le cadre de ce mémoire de master, nous voulons réaliser un système de recommandation basé sur les relations sémantiques à partir des descriptions des films en appliquant les algorithmes d’apprentissage en profondeur dans la perspective est de satisfaire l’utilisateur par rapport à ses préférences. 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 | fr |
| dc.identifier.citation | Ingénierie de Systèmes et Technologies de Web | fr |
| dc.identifier.govdoc | M622229 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/7694 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | ;M622229 | |
| dc.subject | Système de recommandation | fr |
| dc.subject | Apprentissage en profondeur | fr |
| dc.subject | Auto-encodeur | fr |
| dc.subject | MLP | fr |
| dc.subject | Sémantique | fr |
| dc.title | systéme de recommndtion basé sur les ralation rémantiques | fr |
| dc.type | Thesis | fr |
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- systéme de recommndtion basé sur les ralation rémantiques.pdf
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