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systéme de recommndtion basé sur les ralation rémantiques

dc.contributor.authorZaoui, Fadila
dc.contributor.authorKhomri, Abdelkader
dc.contributor.authorSadouki, Fatiha
dc.date.accessioned2023-01-18T09:38:41Z
dc.date.available2023-01-18T09:38:41Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractLes 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 modèlesfr
dc.identifier.citationIngénierie de Systèmes et Technologies de Webfr
dc.identifier.govdocM622229
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/7694
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseries;M622229
dc.subjectSystème de recommandationfr
dc.subjectApprentissage en profondeurfr
dc.subjectAuto-encodeurfr
dc.subjectMLPfr
dc.subjectSémantiquefr
dc.titlesystéme de recommndtion basé sur les ralation rémantiquesfr
dc.typeThesisfr

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systéme de recommndtion basé sur les ralation rémantiques.pdf
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