Système de recommandation hybride
| dc.contributor.author | BERKANI, Rania Sanaa | |
| dc.contributor.author | BOUGHERARA, Hafsa | |
| dc.contributor.author | SADOUKI, Fatiha | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-09T13:13:15Z | |
| dc.date.available | 2023-05-09T13:13:15Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | Les 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.citation | Ingénierie des Systèmes et Technologies du Web | fr |
| dc.identifier.govdoc | M619139 | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-medea.dz/handle/123456789/9575 | |
| dc.language.iso | fr | fr |
| dc.relation.ispartofseries | M619139; | |
| dc.subject | Système de Recommandation | fr |
| dc.subject | Filtrage Collaboratif | fr |
| dc.subject | profil utilisateur | fr |
| dc.subject | similarité sémantique | fr |
| dc.subject | ontologie | fr |
| dc.title | Système de recommandation hybride | fr |
| dc.type | Thesis | fr |
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