Une approche à base de Machine Learning pour la prédiction des liens dans les réseaux sociaux / Chaima Belfourar  

Public ISBD 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

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MAI/0718	MAI/0718	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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