Titre :	Une approche à base de Machine Learning pour la prédiction des liens dans les réseaux sociaux
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Chaima Belfourar, Auteur ; Belkis Hemsas, Auteur ; Lakhfif, Abdelaziz, Directeur de thèse
Editeur :	Sétif:UFA1
Année de publication :	2023
Importance :	1 vol (63 f .)
Format :	29cm
Langues :	Français (fre)
Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	prédiction de lien Rréseaux sociaux
Index. décimale :	004 Informatique
Résumé :	La prédiction de liens, également connue sous le nom de prédiction de liens manquants ou de lien de recommandation, est un problème courant dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse des réseaux. Il s'agit de prédire les connexions manquantes ou les relations potentielles entre les entités dans un réseau. Pour résoudre le problème de prédiction de liens, différentes approches peuvent être utilisées, telles que les modèles de régression logistique, les algorithmes de marche aléatoire ou les modèles de factorisation de matrices. Dans notre projet de fin d’étude de master, nous avons étudié le problème de prédiction de liens dans les réseaux sociaux. On s'intéresse principalement aux méthodes de l’apprentissage automatique qui sont utilisés pour les tâches de prédiction (Naïve Bayes, Décision Tree, Multi Layer Perceptron), nous avons exposé les résultats des expérimentations réalisées. Enfin, nous avons effectué une comparaison entre ces résultats et les résultats des expérimentations réalisées précédemment
Côte titre :	MAI/0718
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1w66cpdaO5pA1SgBIHHMdLWJ4ZZEXQrkq/view?usp=drive [...]
Format de la ressource électronique :	pdf

Une approche à base de Machine Learning pour la prédiction des liens dans les réseaux sociaux [texte imprimé] / Chaima Belfourar, Auteur ; Belkis Hemsas, Auteur ; Lakhfif, Abdelaziz, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2023 . - 1 vol (63 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)

Catégories :	Thèses & Mémoires:Informatique
Mots-clés :	prédiction de lien Rréseaux sociaux
Index. décimale :	004 Informatique
Résumé :	La prédiction de liens, également connue sous le nom de prédiction de liens manquants ou de lien de recommandation, est un problème courant dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'analyse des réseaux. Il s'agit de prédire les connexions manquantes ou les relations potentielles entre les entités dans un réseau. Pour résoudre le problème de prédiction de liens, différentes approches peuvent être utilisées, telles que les modèles de régression logistique, les algorithmes de marche aléatoire ou les modèles de factorisation de matrices. Dans notre projet de fin d’étude de master, nous avons étudié le problème de prédiction de liens dans les réseaux sociaux. On s'intéresse principalement aux méthodes de l’apprentissage automatique qui sont utilisés pour les tâches de prédiction (Naïve Bayes, Décision Tree, Multi Layer Perceptron), nous avons exposé les résultats des expérimentations réalisées. Enfin, nous avons effectué une comparaison entre ces résultats et les résultats des expérimentations réalisées précédemment
Côte titre :	MAI/0718
En ligne :	https://drive.google.com/file/d/1w66cpdaO5pA1SgBIHHMdLWJ4ZZEXQrkq/view?usp=drive [...]
Format de la ressource électronique :	pdf