Context-Aware Recommender System for Online Resources / Zerrad,Houssem Eddine  

Public ISBD Titre : Context-Aware Recommender System for Online Resources Type de document : texte imprimé Auteurs : Zerrad,Houssem Eddine, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (75 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Systèmes de recommendation Sensibilité au context Hybridation Apprentissage Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Les systèmes de recommandation sont des logiciels informiques qui servent à récupérer des ressources pertinentes pour les utilisateurs à partir de sources de données massives. La variété des stratégies de recommandation a incité les chercheurs à les hybrider pour bénéficier de leurs avantages complémentaires et pour apporter plus de synergie. Cependant, les systèmes de recommandation sensibles au contexte restent toujours un défi dans la littérature. Cette thèse aborde le problème de la prise du contexte par moyen de l’hybridation: elle propose un framework conceptuel pour la construction des systèmes de recommandation hybrides et sensibles au contexte, en appliquant des techniques contemporaines d’apprentissage automatique et de réseau de neurones. Une évaluation systématique est menée sur une instance de ce framework, prouvant son efficacité en obtenant des scores élevés par rapport à d’autres approches de pointe. Côte titre : MAI/0408 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1VkPlTqT-YdHdv12UfN3IvHO6ZTa-gmrG/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Context-Aware Recommender System for Online Resources [texte imprimé] / Zerrad,Houssem Eddine, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (75 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Systèmes de recommendation Sensibilité au context Hybridation Apprentissage Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Les systèmes de recommandation sont des logiciels informiques qui servent à récupérer des ressources pertinentes pour les utilisateurs à partir de sources de données massives. La variété des stratégies de recommandation a incité les chercheurs à les hybrider pour bénéficier de leurs avantages complémentaires et pour apporter plus de synergie. Cependant, les systèmes de recommandation sensibles au contexte restent toujours un défi dans la littérature. Cette thèse aborde le problème de la prise du contexte par moyen de l’hybridation: elle propose un framework conceptuel pour la construction des systèmes de recommandation hybrides et sensibles au contexte, en appliquant des techniques contemporaines d’apprentissage automatique et de réseau de neurones. Une évaluation systématique est menée sur une instance de ce framework, prouvant son efficacité en obtenant des scores élevés par rapport à d’autres approches de pointe. Côte titre : MAI/0408 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1VkPlTqT-YdHdv12UfN3IvHO6ZTa-gmrG/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0408	MAI/0408	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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