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1 résultat(s) recherche sur le mot-clé 'Systèmesderecommandation
Apprentissageprofond
Analysedessentiments
Techniquesd’intégrationdemots.
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Titre : Les Systèmes de Recommandation basés sur l'Apprentissage Profond Type de document : texte imprimé Auteurs : Guembour, Sami, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (72 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Systèmesderecommandation
Apprentissageprofond
Analysedessentiments
Techniquesd’intégrationdemots.
2Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Aveclaquantitécroissantedesdonnéeschaquejour,ildevienttrèsdifficilepour
les utilisateursdetrouverlesressourceslesplusadaptéesà leursbesoins,d’oùlanécessitédes
systèmesderecommandations.Lessystèmesderecommandationsontcapablesd’estimer
l’intérêt d’unutilisateurpouruneressourcedonnéeà partirdecertainesinformationsrelatives
à d’autresutilisateurssimilairesetauxpropriétésdesressources.Danscemémoirenous
proposons unenouvelleapprochederecommandationbaséesurl’apprentissageprofonden
s’appuyantsurlefeedbackdesutilisateursquesontleratingetlessentimentsdesutilisateurs
concernantcesressourcespourfairedesrecommandationsdesmeilleuresnotesprédites.
Afin d’évaluernotremodèlenousl’avonscomparéà deuxautresapprochesetnousavons
obtenu debiensmeilleursrésultats.Côte titre : MAI/0407 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1oZaE_lrofAb09ph3rLEVodXU882L-fmX/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Les Systèmes de Recommandation basés sur l'Apprentissage Profond [texte imprimé] / Guembour, Sami, Auteur ; Drif,Ahlem, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (72 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Systèmesderecommandation
Apprentissageprofond
Analysedessentiments
Techniquesd’intégrationdemots.
2Index. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Aveclaquantitécroissantedesdonnéeschaquejour,ildevienttrèsdifficilepour
les utilisateursdetrouverlesressourceslesplusadaptéesà leursbesoins,d’oùlanécessitédes
systèmesderecommandations.Lessystèmesderecommandationsontcapablesd’estimer
l’intérêt d’unutilisateurpouruneressourcedonnéeà partirdecertainesinformationsrelatives
à d’autresutilisateurssimilairesetauxpropriétésdesressources.Danscemémoirenous
proposons unenouvelleapprochederecommandationbaséesurl’apprentissageprofonden
s’appuyantsurlefeedbackdesutilisateursquesontleratingetlessentimentsdesutilisateurs
concernantcesressourcespourfairedesrecommandationsdesmeilleuresnotesprédites.
Afin d’évaluernotremodèlenousl’avonscomparéà deuxautresapprochesetnousavons
obtenu debiensmeilleursrésultats.Côte titre : MAI/0407 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1oZaE_lrofAb09ph3rLEVodXU882L-fmX/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0407 MAI/0407 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
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