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Systèmes de recommandation dans des réseaux sociaux / Oussoulous nabila

Public ISBD Titre : Systèmes de recommandation dans des réseaux sociaux Type de document : projet fin études Auteurs : Oussoulous nabila, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : BIG DATA Mots-clés : Filtrage collaboratif, Filtrage par contenu, Filtrage hybride, Recommandation Index. décimale : mast 253/19 Résumé : Les médias sociaux ne sont plus un outil de communication critique; il s'est cimenté comme un aspect essentiel de toute stratégie de marketing et de communication. Voilà pourquoi l'analyse des données des médias sociaux est devenu une nécessité, nous nous intéressions à la recherche d'informations sur internet, afin de déterminer les préférences des utilisateurs , à travers notre travail, nous avons étudié les approches de recommandation, l’approche à base de contenu, l’approche à base de filtrage collaboratif, le filtrage hybride, le filtrage à base de connaissance ainsi que le filtrage démographique pour mieux assister les utilisateurs dans leurs recherches, afin de présenter de bons résultats dans le domaine des systèmes de recommandation. Ce travail vise à présenter plusieurs méthodes, et les utiliser dans un système de recommandation qui prend en compte des données extraites. Il implémente des techniques de suggestion d'amis pour une nouvelle application web. Systèmes de recommandation dans des réseaux sociaux [projet fin études] / Oussoulous nabila, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : BIG DATA Mots-clés : Filtrage collaboratif, Filtrage par contenu, Filtrage hybride, Recommandation Index. décimale : mast 253/19 Résumé : Les médias sociaux ne sont plus un outil de communication critique; il s'est cimenté comme un aspect essentiel de toute stratégie de marketing et de communication. Voilà pourquoi l'analyse des données des médias sociaux est devenu une nécessité, nous nous intéressions à la recherche d'informations sur internet, afin de déterminer les préférences des utilisateurs , à travers notre travail, nous avons étudié les approches de recommandation, l’approche à base de contenu, l’approche à base de filtrage collaboratif, le filtrage hybride, le filtrage à base de connaissance ainsi que le filtrage démographique pour mieux assister les utilisateurs dans leurs recherches, afin de présenter de bons résultats dans le domaine des systèmes de recommandation. Ce travail vise à présenter plusieurs méthodes, et les utiliser dans un système de recommandation qui prend en compte des données extraites. Il implémente des techniques de suggestion d'amis pour une nouvelle application web.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
mast 253/19	mast 253/19 OUS	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/19	Disponible