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Système de recommandation hybride

dc.contributor.authorBERKANI, Rania Sanaa
dc.contributor.authorBOUGHERARA, Hafsa
dc.contributor.authorSADOUKI, Fatiha
dc.date.accessioned2023-05-09T13:13:15Z
dc.date.available2023-05-09T13:13:15Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractLes systèmes de recommandation apportent une solution au problème de surcharge d’information et sont capables d’estimer l’intérêt d’un utilisateur pour une ressource donnée à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et aux propriétés des ressources. L'objet de ce mémoire consiste à proposer une nouvelle approche de recommandation hybride combinant plusieurs algorithmes de recommandation afin d'obtenir une recommandation plus précise. De plus, l'approche proposée repose sur la structure de l'ontologie donnée en entrée du système, ce qui la rend réutilisable, facilement adaptable et applicable à tous les domaines (musique, publications scientifiques, films, etc.). Le système de recommandation défini a été expérimenté hors-ligne sur le dataset de MovieLens.fr
dc.identifier.citationIngénierie des Systèmes et Technologies du Webfr
dc.identifier.govdocM619139
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/9575
dc.language.isofrfr
dc.relation.ispartofseriesM619139;
dc.subjectSystème de Recommandationfr
dc.subjectFiltrage Collaboratiffr
dc.subjectprofil utilisateurfr
dc.subjectsimilarité sémantiquefr
dc.subjectontologiefr
dc.titleSystème de recommandation hybridefr
dc.typeThesisfr

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Système de recommandation hybride.pdf
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