Formation multiple de communautés par une méthode de classification automatique pour un système de filtrage collaboratif

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dc.contributor.advisorNouali, Omar
dc.contributor.authorKirat, Sabah
dc.contributor.authorMeziani, Hadjer
dc.date.accessioned2014-02-16T10:39:25Z
dc.date.available2014-02-16T10:39:25Z
dc.date.issued2012
dc.description.abstractLes systèmes de filtrage ont pour but de distribuer des informations de façon personnalisée aux utilisateurs, tout en s’adaptant en permanence au besoin en information de chacun. Dans la plupart des systèmes de filtrage collaboratif, les communautés d’utilisateurs sont mono critères et restent implicites. Les communautés jouent un rôle très important dans un système de filtrage collaboratif, puisque la qualité des recommandations envoyées aux utilisateurs est étroitement liée à la qualité des communautés formées par le système selon le principe de base du filtrage collaboratif. Nous proposons une approche de formation de communautés selon des critères variés, afin de diversifier les recommandations envoyées aux utilisateurs. Elle consiste à créer un espace de communautés pour chacun de ces critères, les utilisateurs sont évidemment associés très différemment les uns aux autres selon le critère choisi. Ainsi, un utilisateur peut recevoir les recommandations de chacune des communautés auxquelles il appartient. Notre approche est basée sur une des méthodes de classification non supervisée, K-moyennes, que nous hybridons à la mesure de similarité de Pearson.fr_FR
dc.identifier.urihttp://dl.cerist.dz/handle/CERIST/611
dc.publisherUniversité des Sciences et de la Technologie Houari Boumedienefr_FR
dc.relation.ispartofMémoires de Master
dc.relation.placeAlgerfr_FR
dc.specialityRéseaux et Systèmes Distribuésfr_FR
dc.subjectCommunautés multicritèresfr_FR
dc.subjectClassification non superviséefr_FR
dc.subjectEspaces de communautésfr_FR
dc.subjectSimilarité de Pearsonfr_FR
dc.subjectFiltrage collaboratiffr_FR
dc.subjectAlgorithme K-moyennes.fr_FR
dc.titleFormation multiple de communautés par une méthode de classification automatique pour un système de filtrage collaboratiffr_FR
dc.typeThesis
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