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La recommandation des ressources pédagogiques au sein d’une communauté / Achacha, Fatima Zohra
Titre : La recommandation des ressources pédagogiques au sein d’une communauté Type de document : texte imprimé Auteurs : Achacha, Fatima Zohra, Auteur ; Zaimen née Mediani, Chahrazed, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2018 Importance : 1 vol (38 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Informatique Mots-clés : Système de recommandation
Filtrage collaboratifIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Résumé
Les systèmes de recommandations sont des systèmes automatiques qui permettent, par des algorithmes, de fournir à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs exigences.
Les systèmes de recommandation sont capables d’estimer l’intérêt d’un utilisateur pour une ressource donnée à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et aux propriétés des ressources. Dans ce mémoire nous avons présenté les phases d’une application sur ce domaine en introduisant les techniques du filtrage collaboratif qui est la méthode la plus importante et la plus utilisée, on calculant des similarités entre items pour la prédiction des notes manquantes à l’aide des similarités et des profils utilisateurs pour faire des recommandation des meilleures notes prédites. Pour le développement de cette application nous avons utilisé le langage Java.Note de contenu : Sommaire
INTRODUCTION GENERALE ...................................................................................... 1
CHAPITRE 01 : LE WEB SOCIAL ........................................................................ 2
1. INTRODUCTION: ..................................................................................................... 2
2. LES RESEAUX SOCIAUX ......................................................................................... 2
2.1. LES RESEAUX HETEROGENES ............................................................................................................... 2
2.2. LES RESEAUX HOMOGENES ...................................................................................... 2
3. LE WEB SOCIAL ........................................................................................................ 3
3.1. LA FACILITE DE CREATION DU CONTENU ....................................................................... 3
BLOGS ................................................................................................................ 3
WIKIS ........................................................................................................ 4
SITES DE PARTAGE DE CONTENU ................................................................................... 4
LES AGREGATEURS D’ACTUALITES ................................................................................ 4
LES SITES DE FAVORIS SOCIAUX ..................................................................................... 4
FORUMS ........................................................................................................... 4
RESEAUX SOCIAUX ............................................................................................................. 4
DE NOMBREUSE APPLICATIONS POUR SMARTPHONE ............................................ 4
3.2. RECHARGEMENT DES PAGES EN TEMPS REEL ..................................................................... 5
LA PUBLICATION DES ELEMENTS WEB DE PETITE TAILLE ................................................... 5
L’EMERGENCE DU CONTENU EN TANT QUE CONSEQUENCE INDIRECTE D’UNEACTION DU L’UTILISATEUR .................. 5
5. DEVELOPPEMENT HISTORIQUE DU WEB SOCIAL ........................................ 6
5. LE RESEAU TRADITIONNEL ET LE RESEAU SOCIAL EN LIGNE ............... 7
6. CONCLUSION ........................................................................................................... 8
CHAPITRE 02 :LE SYSTEME DE RECOMMANDATION ......................... 9
1. INTRODUCTION ...................................................................................................... 9
2. HISTORIQUE .............................................................................................................. 9
3. DEFINITION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ................................... 10
L’ANALYSE BASEE SUR L’ITEM .................................................................................................. 11
L’ANALYSE BASEE SUR L’UTILISATEUR ............................................................................. 11
4. PRINCIPALES FONCTIONNALITES DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................ 13
5. CLASSIFICATION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ...................... 13
CLASSIFICATON CLASSIQUE........................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [SU ET AL,2009] ................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [RAO AND TALWAR,2008] ..................................................................... 14
6. DIFFERENCE ENTRE SYSTEME DE RECOMMANDATION SR ET MOTEUR DE RECHERCHE MR ................................. 14
MOTEUR DE RECHERCHE .............................................................................................. 14
FONCTIONNEMENT D’UN MOTEUR DE RECHERCHE ................................................................................ 15
MOTEUR DE RECOMMANDATION ..................................................................................... 15
7. MOTEURS DE RECOMMANDATION ................................................................. 15
7.1. GOOGLE .............................................................................................. 15
7.2. AMAZON ............................................................................................ 16
7.3. PIGDATA .......................................................................................... 17
7.4. NUUKIK ................................................................................................. 17
7.5. EZAKO .............................................................................................. 18
7.6. FROSMO ............................................................................................. 18
7.7. TARGET2SELL .................................................................................... 19
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 20
CHAPITRE 03 : TECHNIQUE DE RECOMMANDATION ...................... 21
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 21
2. LE FILTRAGE BASE SUR LE CONTENU .......................................................... 21
2.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE CONTENU ........................................ 22
3. LE FILTRAGE COLLABORATIF .......................................................................... 22
4. LE FILTRAGE HYBRIDE....................................................................................... 23
5. FILTRAGE DE MOGRAPHIQUE .......................................................................... 23
5.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE FILTRAGE DEMOGRAPHIQUE......... 24
6. FILTRAGE BASE CONNAISSANCES ................................................................... 24
6.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES CONNAISSANCES ....................................... 26
7. AVANTAGES ET INCONVENIENTS DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................. 26
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 28
CHAPITRE 04 : IMPLEMENTATION .............................................................. 30
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 30
2. CONTEXTE ............................................................................................................. 30
3. FILTRAGE COLLABORATIF ................................................................................. 30
3.1. COEFFICIENT DE CORRELATION DE PEARSON ................................................................................... 31
4. L’ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT ET LES CHOIX TECHNIQUES .............................................. 32
4.1. LANGAGES UTILISES .................................................................... 32
4.1.1. Java 32
4.1.2. JSP .......................................................... 33
2.2. LES LOGICIELS .......................................................................................... 33
2.2.1. Système d’exploitation ........................................................................... 33
2.2.2. WampServer .................................................................................. 33
2.2.4. TomCat ......................................................................................... 33
2.2.4. Eclipse ........................................................................................ 34
5. CONCEPTION ......................................................................................................... 34
6. IMPLEMENTATION .............................................................................................. 35
7. CONCLUSION ......................................................................................................... 38
CONCLUSION GENERALE ................................................................................. 39
DédicaceCôte titre : MAI/0274 La recommandation des ressources pédagogiques au sein d’une communauté [texte imprimé] / Achacha, Fatima Zohra, Auteur ; Zaimen née Mediani, Chahrazed, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2018 . - 1 vol (38 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Informatique Mots-clés : Système de recommandation
Filtrage collaboratifIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Résumé
Les systèmes de recommandations sont des systèmes automatiques qui permettent, par des algorithmes, de fournir à des utilisateurs des suggestions qui répondent à leurs exigences.
Les systèmes de recommandation sont capables d’estimer l’intérêt d’un utilisateur pour une ressource donnée à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et aux propriétés des ressources. Dans ce mémoire nous avons présenté les phases d’une application sur ce domaine en introduisant les techniques du filtrage collaboratif qui est la méthode la plus importante et la plus utilisée, on calculant des similarités entre items pour la prédiction des notes manquantes à l’aide des similarités et des profils utilisateurs pour faire des recommandation des meilleures notes prédites. Pour le développement de cette application nous avons utilisé le langage Java.Note de contenu : Sommaire
INTRODUCTION GENERALE ...................................................................................... 1
CHAPITRE 01 : LE WEB SOCIAL ........................................................................ 2
1. INTRODUCTION: ..................................................................................................... 2
2. LES RESEAUX SOCIAUX ......................................................................................... 2
2.1. LES RESEAUX HETEROGENES ............................................................................................................... 2
2.2. LES RESEAUX HOMOGENES ...................................................................................... 2
3. LE WEB SOCIAL ........................................................................................................ 3
3.1. LA FACILITE DE CREATION DU CONTENU ....................................................................... 3
BLOGS ................................................................................................................ 3
WIKIS ........................................................................................................ 4
SITES DE PARTAGE DE CONTENU ................................................................................... 4
LES AGREGATEURS D’ACTUALITES ................................................................................ 4
LES SITES DE FAVORIS SOCIAUX ..................................................................................... 4
FORUMS ........................................................................................................... 4
RESEAUX SOCIAUX ............................................................................................................. 4
DE NOMBREUSE APPLICATIONS POUR SMARTPHONE ............................................ 4
3.2. RECHARGEMENT DES PAGES EN TEMPS REEL ..................................................................... 5
LA PUBLICATION DES ELEMENTS WEB DE PETITE TAILLE ................................................... 5
L’EMERGENCE DU CONTENU EN TANT QUE CONSEQUENCE INDIRECTE D’UNEACTION DU L’UTILISATEUR .................. 5
5. DEVELOPPEMENT HISTORIQUE DU WEB SOCIAL ........................................ 6
5. LE RESEAU TRADITIONNEL ET LE RESEAU SOCIAL EN LIGNE ............... 7
6. CONCLUSION ........................................................................................................... 8
CHAPITRE 02 :LE SYSTEME DE RECOMMANDATION ......................... 9
1. INTRODUCTION ...................................................................................................... 9
2. HISTORIQUE .............................................................................................................. 9
3. DEFINITION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ................................... 10
L’ANALYSE BASEE SUR L’ITEM .................................................................................................. 11
L’ANALYSE BASEE SUR L’UTILISATEUR ............................................................................. 11
4. PRINCIPALES FONCTIONNALITES DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................ 13
5. CLASSIFICATION DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ...................... 13
CLASSIFICATON CLASSIQUE........................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [SU ET AL,2009] ................................................................................ 13
CLASSIFICATION DE [RAO AND TALWAR,2008] ..................................................................... 14
6. DIFFERENCE ENTRE SYSTEME DE RECOMMANDATION SR ET MOTEUR DE RECHERCHE MR ................................. 14
MOTEUR DE RECHERCHE .............................................................................................. 14
FONCTIONNEMENT D’UN MOTEUR DE RECHERCHE ................................................................................ 15
MOTEUR DE RECOMMANDATION ..................................................................................... 15
7. MOTEURS DE RECOMMANDATION ................................................................. 15
7.1. GOOGLE .............................................................................................. 15
7.2. AMAZON ............................................................................................ 16
7.3. PIGDATA .......................................................................................... 17
7.4. NUUKIK ................................................................................................. 17
7.5. EZAKO .............................................................................................. 18
7.6. FROSMO ............................................................................................. 18
7.7. TARGET2SELL .................................................................................... 19
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 20
CHAPITRE 03 : TECHNIQUE DE RECOMMANDATION ...................... 21
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 21
2. LE FILTRAGE BASE SUR LE CONTENU .......................................................... 21
2.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE CONTENU ........................................ 22
3. LE FILTRAGE COLLABORATIF .......................................................................... 22
4. LE FILTRAGE HYBRIDE....................................................................................... 23
5. FILTRAGE DE MOGRAPHIQUE .......................................................................... 23
5.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES SUR LE FILTRAGE DEMOGRAPHIQUE......... 24
6. FILTRAGE BASE CONNAISSANCES ................................................................... 24
6.1. EXEMPLE DE SYSTEME DE RECOMMANDATION BASES CONNAISSANCES ....................................... 26
7. AVANTAGES ET INCONVENIENTS DES SYSTEMES DE RECOMMANDATION ............................................. 26
8. CONCLUSION ......................................................................................................... 28
CHAPITRE 04 : IMPLEMENTATION .............................................................. 30
1. INTRODUCTION .................................................................................................... 30
2. CONTEXTE ............................................................................................................. 30
3. FILTRAGE COLLABORATIF ................................................................................. 30
3.1. COEFFICIENT DE CORRELATION DE PEARSON ................................................................................... 31
4. L’ENVIRONNEMENT DE DEVELOPPEMENT ET LES CHOIX TECHNIQUES .............................................. 32
4.1. LANGAGES UTILISES .................................................................... 32
4.1.1. Java 32
4.1.2. JSP .......................................................... 33
2.2. LES LOGICIELS .......................................................................................... 33
2.2.1. Système d’exploitation ........................................................................... 33
2.2.2. WampServer .................................................................................. 33
2.2.4. TomCat ......................................................................................... 33
2.2.4. Eclipse ........................................................................................ 34
5. CONCEPTION ......................................................................................................... 34
6. IMPLEMENTATION .............................................................................................. 35
7. CONCLUSION ......................................................................................................... 38
CONCLUSION GENERALE ................................................................................. 39
DédicaceCôte titre : MAI/0274 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0274 MAI/0274 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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