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| Titre : |
L’intelligence En Essaim Pour L’optimisation Dans Les Systèmes De Recommandation |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Sara Chouadria, Auteur ; Amina Boukhouiete, Auteur ; Souham Meshoul, Directeur de thèse |
| Editeur : |
CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine |
| Année de publication : |
2012 |
| Importance : |
78 f. |
| Format : |
30 cm. |
| Note générale : |
Une copie electronique PDF disponible au BUC. |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Informatique
|
| Tags : |
Systèmes de recommandation, optimisation par essaim de particules Ã
comportement quantique, optimisation, métaheuristiques, filtrage collaboratif |
| Index. décimale : |
004 Traitement de données. Informatique |
| Résumé : |
La conception des systèmes de recommandation est principalement basée sur
l’apprentissage des préférences personnelles des utilisateurs .Cet apprentissage est
souvent conduit sur la base d’informations fournies par les profils des utilisateurs et
des similitudes entre utilisateurs. Le système le présent document est basé sur une
approche de filtrage collaboratif, la construction des profils d'utilisateurs, puis en
utilisant un algorithme pour trouver des profils similaires à l'utilisateur actuel.
Certaines données de ces profils sont ensuite utilisées pour construire les
recommandations.
Afin de garantir une bonne qualité de prédictions qui conduisent à des
recommandations appropriées, nous proposons une approche d’intelligence
computationnelle à savoir l’optimisation par essaim particulaire à comportement
quantique (Quantum Behaved Particle Swarm Optimization QPSO) pour résoudre le
problème de pondération des paramètres qui sont utilisés pour affiner la
correspondance des profils.
L’évaluation de la qualité des recommandations sur le jeu de données disponible de
Movielens montre des résultats encourageants, voire compétitifs par rapport à d’autres
approches investiguées dans le domaine des recommandations |
| Diplome : |
Master 2 |
| Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=6993 |
L’intelligence En Essaim Pour L’optimisation Dans Les Systèmes De Recommandation [texte imprimé] / Sara Chouadria, Auteur ; Amina Boukhouiete, Auteur ; Souham Meshoul, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2012 . - 78 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC. Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Informatique
|
| Tags : |
Systèmes de recommandation, optimisation par essaim de particules Ã
comportement quantique, optimisation, métaheuristiques, filtrage collaboratif |
| Index. décimale : |
004 Traitement de données. Informatique |
| Résumé : |
La conception des systèmes de recommandation est principalement basée sur
l’apprentissage des préférences personnelles des utilisateurs .Cet apprentissage est
souvent conduit sur la base d’informations fournies par les profils des utilisateurs et
des similitudes entre utilisateurs. Le système le présent document est basé sur une
approche de filtrage collaboratif, la construction des profils d'utilisateurs, puis en
utilisant un algorithme pour trouver des profils similaires à l'utilisateur actuel.
Certaines données de ces profils sont ensuite utilisées pour construire les
recommandations.
Afin de garantir une bonne qualité de prédictions qui conduisent à des
recommandations appropriées, nous proposons une approche d’intelligence
computationnelle à savoir l’optimisation par essaim particulaire à comportement
quantique (Quantum Behaved Particle Swarm Optimization QPSO) pour résoudre le
problème de pondération des paramètres qui sont utilisés pour affiner la
correspondance des profils.
L’évaluation de la qualité des recommandations sur le jeu de données disponible de
Movielens montre des résultats encourageants, voire compétitifs par rapport à d’autres
approches investiguées dans le domaine des recommandations |
| Diplome : |
Master 2 |
| Permalink : |
https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=6993 |
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L’intelligence En Essaim Pour L’optimisation Dans Les Systèmes De Recommandation / Sara Chouadria
