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الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Actuellement le filtrage Collaboratif a été répandu usagé pour résoudre le problème desurcharge des informations. Cependant ici reste encore une limitation majeure, lamatrice creuse « sparsity ». Dans ce travail, nous nous intéressons à la prédiction desliens dans les graphes bipartis. La technique de prédiction réduit le problème dematrice creuse et améliore la précision des prédictions. Les différentes stratégies decalcul de similarité et de prédiction des évaluations peuvent être basées sur lesutilisateurs et les items. Parmi les techniques de prédiction des liens nous avons utiliséles formules du coefficient de Jaccard et Corrélation de Pearson qui sont jugéesintéressantes et efficaces.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f5ad4b03-11f6-4d44-a79b-9e949af63192

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2259435_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Sahraoui Kharoubi ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Sami Nasri ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Yacine Kati ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

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ترجمة الملخص

Currently Collaborative filtering has been widely used to solve the problem of information overload. However, there is still a major limitation, the matrix "sparsity". In this work, we are interested in the link predictionin bipartite graphs. The prediction technique reduces the the sparsity problem in the matrixand improves the accuracy of predictions. Different strategies for calculating similarity and predicting evaluations can be based on users and items. Among the link prediction techniques, we used the Jaccard’s coefficient and Pearson correlation formulas, which are considered interesting and effective.

كلمات الباحثين

Filtrage Collaboratif, Corrélation de Pearson , Jaccard, Recommandation

إشراف وإعداد

الإشراف

Sahraoui Kharoubi

الإعداد

Sami Nasri , Yacine Kati

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