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Contribution au démarrage à froid pour les systèmes de recommandation / Nouhaila IDRISSI

Public ISBD Titre : Contribution au démarrage à froid pour les systèmes de recommandation Type de document : projet fin études Auteurs : Nouhaila IDRISSI, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : Internet des Objets et Services Mobiles ( IOSM ) Mots-clés : Systèmes de recommandation,Démarrage à froid,Systèmes derecomman- dation Collaboratifs,Systèmes de recommandation démographiques,Clustering. Index. décimale : mast 50/18 Résumé : Avec la croissance explosive d’Internet et du Web il devient impératif d’assister les utilisateurs et de faciliter leurs accès aux ressources susceptibles de les intéresser et adaptées à leurs besoins personnels.La gestion efficace de grandes quantités d’informations devient alorsundéfideplusenplusimportant.Parmilessolutionsenvisagées,lessystèmesde recommandation quisesontrévélés,cesdernièresannées,êtreunatoutprécieuxpourtraiter le problèmedelasurcharged’informationsenassistantl’utilisateurafindeluifournirunaccès plus efficaceàl’information.Pourcefaire,lessystèmesderecommandationdoiventpouvoir prédire lesintérêtsdel’utilisateur.Unetâchecommunedecessystèmesestd’améliorerl’ex- périencedesutilisateursgrâceàdesrecommandationspersonnaliséesbaséessurdesretours antérieursetenleursuggérantdesélémentsnouveauxetoriginauxpourlesquelslaréponse prévue estplusprécise.Cependant,unproblèmepeutsurvenirlorsquel’historiqued’achat ou desévaluationsn’estpasdisponible.Ceproblèmeestconnusouslenomdeproblèmede démarrage à froid.Afin de surmonter ce problème,ce mémoire propose une nouvelle approche pour construire un système de recommandation hybride basé sur des techniques collaboratives et démographiques. Contribution au démarrage à froid pour les systèmes de recommandation [projet fin études] / Nouhaila IDRISSI, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : Internet des Objets et Services Mobiles ( IOSM ) Mots-clés : Systèmes de recommandation,Démarrage à froid,Systèmes derecomman- dation Collaboratifs,Systèmes de recommandation démographiques,Clustering. Index. décimale : mast 50/18 Résumé : Avec la croissance explosive d’Internet et du Web il devient impératif d’assister les utilisateurs et de faciliter leurs accès aux ressources susceptibles de les intéresser et adaptées à leurs besoins personnels.La gestion efficace de grandes quantités d’informations devient alorsundéfideplusenplusimportant.Parmilessolutionsenvisagées,lessystèmesde recommandation quisesontrévélés,cesdernièresannées,êtreunatoutprécieuxpourtraiter le problèmedelasurcharged’informationsenassistantl’utilisateurafindeluifournirunaccès plus efficaceàl’information.Pourcefaire,lessystèmesderecommandationdoiventpouvoir prédire lesintérêtsdel’utilisateur.Unetâchecommunedecessystèmesestd’améliorerl’ex- périencedesutilisateursgrâceàdesrecommandationspersonnaliséesbaséessurdesretours antérieursetenleursuggérantdesélémentsnouveauxetoriginauxpourlesquelslaréponse prévue estplusprécise.Cependant,unproblèmepeutsurvenirlorsquel’historiqued’achat ou desévaluationsn’estpasdisponible.Ceproblèmeestconnusouslenomdeproblèmede démarrage à froid.Afin de surmonter ce problème,ce mémoire propose une nouvelle approche pour construire un système de recommandation hybride basé sur des techniques collaboratives et démographiques.

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