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1 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Systèmes de recommandation,Démarrage à froid,Systèmes derecomman- dation Collaboratifs,Systèmes de recommandation démographiques,Clustering.'
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Contribution au démarrage à froid pour les systèmes de recommandation / Nouhaila IDRISSI
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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