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Academic literature on the topic 'Classification des Systèmes de Recommandation'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 1 February 2022

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Journal articles on the topic "Classification des Systèmes de Recommandation"

1

Baiocchi, Marcela C., and Dominic Forest. "L'usager comme autorité cognitive. Perspectives théoriques sur les systèmes de recommandation." Les cahiers du numérique 10, no. 1 (March 30, 2014): 127–57. http://dx.doi.org/10.3166/lcn.10.1.127-157.

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2

Sales Fontenes, André, Sylvain Bouveret, and Jérome Gensel. "Recommandation opportuniste de trajectoires pour l’accomplissement de tâches dans les systèmes crowdsourcing." Document numérique 19, no. 1 (April 30, 2016): 103–26. http://dx.doi.org/10.3166/dn.19.1.103-126.

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3

Vayre, Jean-Sébastien, and Franck Cochoy. "L’intelligence artificielle des marchés : comment les systèmes de recommandation modélisent et mobilisent les consommateurs." Les Études Sociales 169, no. 1 (2019): 177. http://dx.doi.org/10.3917/etsoc.169.0177.

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4

Laforce, Pascal, and Sylvie Ratté. "Système de recommandation basé sur les notices bibliographiques MARC 21 : étude de cas à Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BAnQ)." Documentation et bibliothèques 64, no. 2 (April 23, 2019): 40–50. http://dx.doi.org/10.7202/1059160ar.

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Abstract:
Le présent article propose un système de recommandations fondé sur le filtrage des documents associés à des notices bibliographiques MARC 21 et l’historique des emprunts de l’abonné provenant du système intégré de gestion de bibliothèque. L’expérience a été menée en 2017 à Bibliothèque et Archives nationales du Québec. Le taux de précision élevé obtenu lors de la période d’évaluation prouve le potentiel et la faisabilité du système. Les résultats obtenus montrent que l’utilisation d’un système de recommandation adapté aux bibliothèques publiques permet d’améliorer la qualité des services offerts aux usagers avec un minimum d’impact sur les systèmes opérationnels déjà en place.
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5

Grinevald, Colette. "Typologie des systèmes de classification nominale." Faits de langues 7, no. 14 (1999): 101–22. http://dx.doi.org/10.3406/flang.1999.1271.

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6

Bouvard, M. "Nouveaux systèmes de classification diagnostique chez l'adulte." EMC - Psychiatrie 3, no. 3 (January 2006): 1–9. http://dx.doi.org/10.1016/s0246-1072(06)41235-9.

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7

Benbadis, S., and H. Lüders. "Classification des crises épileptiques. Comparaison entre deux systèmes." Neurophysiologie Clinique/Clinical Neurophysiology 25, no. 5 (January 1995): 297–302. http://dx.doi.org/10.1016/0987-7053(96)80173-0.

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8

Khatibi, Rahman H. "Hydraulic classification of irrigation supply systems Classification hydraulique des systèmes d'alimentation d'irrigation." Journal of Hydraulic Research 41, no. 1 (January 2003): 15–26. http://dx.doi.org/10.1080/00221680309499925.

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9

Mélès, Baptiste. "La classification cubique des systèmes philosophiques par Jules Vuillemin." Les Études philosophiques 112, no. 1 (2015): 51. http://dx.doi.org/10.3917/leph.151.0051.

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10

Crocco, Gabriella. "Sur la classification des systèmes philosophiques et la logique." Philosophia Scientae, no. 20-3 (November 8, 2016): 127–48. http://dx.doi.org/10.4000/philosophiascientiae.1208.

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Dissertations / Theses on the topic "Classification des Systèmes de Recommandation"

1

Poirier, Damien. "Des textes communautaires à la recommandation." Phd thesis, Université d'Orléans, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00597422.

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Abstract:
La thèse concerne la transformation de données textuelles non structurées en données structurées et exploitables par des systèmes de recommandation. Deux grandes catégories d'informations sont utilisées dans le domaine des moteurs de recommandation : les données descriptives de contenus comme les méta-données ou les tags (filtrage thématique), et les données d'usages qui peuvent être des notes ou encore des pages Web visitées par exemple (filtrage collaboratif). D'autres données sont présentes sur le Web et ne sont pas encore réellement exploitées. Avec l'émergence du Web 2.0, les internautes sont de plus en plus amenés à partager leurs sentiments, opinions, expériences sur des produits, personnalités, films, musiques, etc. Les données textuelles produites par les utilisateurs représentent potentiellement des sources riches d'informations qui peuvent être complémentaires des données exploitées actuellement par les moteurs de recommandation et peuvent donc ouvrir de nouvelles voies d'études dans ce domaine en plein essor. Notre objectif dans le cadre de la thèse est de produire, à partir de commentaires issus de sites communautaires (blogs ou forums), des matrices d'entrées pertinentes pour les systèmes de recommandation. L'idée sous-jacente est de pouvoir enrichir un système pour un service débutant, qui possède encore peu d'utilisateurs propres, et donc peu de données d'usages, par des données issues d'autres utilisateurs. Nous faisons tout d'abord un état de l'art de la recommandation automatique. Nous présentons ensuite le moteur ainsi que les données utilisées pour les expérimentations. Le chapitre suivant décrit les premières expérimentations en mode thématique. Nous faisons ensuite un nouvel état de l'art sur la classification d'opinion. Pour finir, nous décrivons les expérimentations menées pour l'approche collaborative à l'aide de la classification d'opinion.
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Kleanthi, Lakiotaki. "An integrated recommender system based on multi-criteria decision analysis and data analysis methods : Methodology, implementation and evaluation." Paris 9, 2010. https://portail.bu.dauphine.fr/fileviewer/index.php?doc=2010PA090053.

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3

Bouzayane, Sarra. "Méthode de classification multicritère, incrémentale et périodique appliquée à la recommandation pour l'aide au transfert des savoirs dans les MOOCs." Thesis, Amiens, 2017. http://www.theses.fr/2017AMIE0029/document.

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Abstract:
La thèse aborde la problématique de transfert de connaissances dans les environnements médiatisés à l'ère de la massification de données. Nous proposons une méthode d'aide à la décision multicritère MAI2P (Multicriteria Approach for the Incremental Periodic Prediction) pour la prédiction périodique et incrémentale de la classe de décision à laquelle une action est susceptible d'appartenir. La méthode MAI2P repose sur trois phases. La première phase est composée de trois étapes : la construction d'une famille de critères pour la caractérisation des actions ; la construction d'un ensemble des “Actions de référence” représentatif pour chacune des classes de décision ; et la construction d'une table de décision. La deuxième phase s'appuie sur l'algorithme DRSA-Incremental que nous proposons pour l'inférence et la mise à jour de l'ensemble de règles de décision suite à l'incrémentation séquentielle de l'ensemble des “actions de référence”. La troisième phase permet de classer les “Actions potentielles” dans l'une des classes de décision en utilisant l'ensemble de règles de décision inféré. La méthode MAI2P est validée sur un contexte des MOOCs (Massive Open Online Courses) qui sont des formations en ligne caractérisées par une masse importante de données échangées entre un nombre massif d’apprenants. Elle a permis la prédiction hebdomadaire des trois classes de décision : Cl1 des “Apprenants en risque” d'abandonner le MOOC; Cl2 des “Apprenants en difficulté” mais n'ayant pas l'intention d'abandon ; et Cl3 des “Apprenants leaders” susceptibles de soutenir les deux autres classes d'apprenants en leur transmettant l'information dont ils ont besoin. La prédiction est basée sur les données de toutes les semaines précédentes du MOOC afin de prédire le profil de l'apprenant pour la semaine suivante. Un système de recommandation KTI-MOOC (Recommender system for the Knowledge Transfer Improvement within a MOOC) est développé pour recommander à chaque “Apprenant en risque” ou “Apprenant en difficulté” une liste personnalisée des “Apprenants leaders”. Le système KTI-MOOC est basé sur la technique de filtrage démographique et a l'objectif de favoriser l'appropriation individuelle, des informations échangées, auprès de chaque apprenant
The thesis deals with the problem of knowledge transfer in mediated environments in the era of massive data. We propose a Multicriteria Approach for the Incremental Periodic Prediction (MAI2P) of the decision class to which an action is likely to belong. The MAI2P method is based on three phases. The first consists of three steps : the construction of a family of criteria for the characterization of actions ; the construction of a representative set of “Reference actions” for each of the decision classes ; and the construction of a decision table. The second phase is based on the DRSA-Incremental algorithm that we propose for the inference and the updating of the set of decision rules following the sequential increment of the “Reference actions” set. The third phase is meant to classify the “Potential Actions” in one of the predefined decision classes using the set of inferred decision rules. The MAI2P method is validated especially in the context of the Massive Open Online Courses (MOOCs), which are e-courses characterized by a huge amount of data exchanged between a massive number of learners. It allows the weekly prediction of the three decision classes : Cl1 of the “At risk learners”, those who intend to give up the MOOC; Cl2 of the “Struggling learners”, those who have pedagogical difficulties but have no plan to abandon it ; and Cl3 of the “Leader learners”, those who can support the other two classes of learners by providing them with all the information they need. The prediction is based on data from all the previous weeks of the MOOC in order to predict the learner profile for the following week. A recommender system KTI-MOOC (Recommender system for Knowledge Transfer Improvement within a MOOC) is developed to recommend to each “At risk learner” or “Struggling learner” a personalized list of “Leader learners”. This system is based on the demographic filtering technique and aims to promote the individual appropriation, of the exchanged information, for each learner
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Laghmari, Khalil. "Classification multi-labels graduée : découverte des relations entre les labels, et adaptation à la reconnaissance des odeurs et au contexte big data des systèmes de recommandation." Thesis, Sorbonne université, 2018. http://www.theses.fr/2018SORUS032/document.

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Abstract:
En classification multi-labels graduée (CMLG), chaque instance est associée à un ensemble de labels avec des degrés d’association gradués. Par exemple, une même molécule odorante peut être associée à une odeur forte ‘musquée’, une odeur modérée ‘animale’, et une odeur faible ‘herbacée’. L’objectif est d’apprendre un modèle permettant de prédire l’ensemble gradué de labels associé à une instance à partir de ses variables descriptives. Par exemple, prédire l’ensemble gradué d’odeurs à partir de la masse moléculaire, du nombre de liaisons doubles, et de la structure de la molécule. Un autre domaine intéressant de la CMLG est les systèmes de recommandation. En effet, les appréciations des utilisateurs par rapport à des items (produits, services, livres, films, etc) sont d’abord collectées sous forme de données MLG (l’échelle d’une à cinq étoiles est souvent utilisée). Ces données sont ensuite exploitées pour recommander à chaque utilisateur des items qui ont le plus de chance de l’intéresser. Dans cette thèse, une étude théorique approfondie de la CMLG permet de ressortir les limites des approches existantes, et d’assoir un ensemble de nouvelles approches apportant des améliorations évaluées expérimentalement sur des données réelles. Le cœur des nouvelles approches proposées est l’exploitation des relations entre les labels. Par exemple, une molécule ayant une forte odeur ‘musquée’ émet souvent une odeur faible ou modérée ‘animale’. Cette thèse propose également de nouvelles approches adaptées au cas des molécules odorantes et au cas des gros volumes de données collectées dans le cadre des systèmes de recommandation
In graded multi-label classification (GMLC), each instance is associated to a set of labels with graded membership degrees. For example, the same odorous molecule may be associated to a strong 'musky' odor, a moderate 'animal' odor, and a weak 'grassy' odor. The goal is to learn a model to predict the graded set of labels associated to an instance from its descriptive variables. For example, predict the graduated set of odors from the molecular weight, the number of double bonds, and the structure of the molecule. Another interesting area of the GMLC is recommendation systems. In fact, users' assessments of items (products, services, books, films, etc.) are first collected in the form of GML data (using the one-to-five star rating). These data are then used to recommend to each user items that are most likely to interest him. In this thesis, an in-depth theoretical study of the GMLC allows to highlight the limits of existing approaches, and to introduce a set of new approaches bringing improvements evaluated experimentally on real data. The main point of the new proposed approaches is the exploitation of relations between labels. For example, a molecule with a strong 'musky' odor often has a weak or moderate 'animal' odor. This thesis also proposes new approaches adapted to the case of odorous molecules and to the case of large volumes of data collected in the context of recommendation systems
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Bothorel, Cécile. "Système multi-agents pour l'auto-organisation de communautés d'intérêts dynamiques et distribuées." Toulouse 3, 1999. http://www.theses.fr/1999TOU30222.

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Abstract:
Les professionnels des télécommunications ont l'opportunité d'assurer un rôle de médiateur dans les services en ligne, en facilitant l'accès et l'usage des nombreux services aux usagers, en particulier grâce à la personnalisation des offres. Les travaux menés dans ce mémoire présentent une utilisation de la technologie multi-agents dans le processus de médiation, en décrivant un système de communautés d'intérêt. Le principe est de modéliser l'utilisateur par son profil, c'est-à-dire un ensemble de préférences, et de regrouper les profils similaires, afin de former des communautés thématiques. Le système RICOCHET permet d'assister la navigation des utilisateurs sur le web et de prendre en compte ses différents centres d'intérêts évoluant au fil de ses requêtes. Nous montrons comment la technologie à agents nous permet de conceptualiser les notions de profil évolutif et de communautés d'intérêts dynamiques. Le modèle agent permet de réifier un profil, de lui décrire un comportement, et de faire en sorte que l'agent-profil suive la navigation de l'utilisateur et recherche au sein du système, de façon autonome et transparente, les communautés les plus adaptées à chaque instant pour l'utilisateur. Le paradigme agent permet également de s'adapter aux fortes contraintes de distribution d'une plate-forme de médiation. Nous décrivons ensuite une application de ce modèle agent de communautés distribuées et auto-organisatrices : le système RICOCHET. Nous montrons comment mettre en oeuvre la technique de filtrage collaboratif grâce à un algorithme local de classification auto-ajustable. Nous décrivons l'architecture distribuée d'implémentation de la maquette RICOCHET qui sert à démontrer la pertinence de la classification dynamique et des recommandations proposées aux utilisateurs. En gérant, découvrant et maintenant des communautés d'intérêts dynamiques et auto-ajustables, RICOCHET permet de réaliser un service de recommandation bien adapté au monde de l'internet.
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Aznag, Mustapha. "Modélisation thématique probabiliste des services web." Thesis, Aix-Marseille, 2015. http://www.theses.fr/2015AIXM4028.

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Abstract:
Les travaux sur la gestion des services web utilisent généralement des techniques du domaine de la recherche d'information, de l'extraction de données et de l'analyse linguistique. Alternativement, nous assistons à l'émergence de la modélisation thématique probabiliste utilisée initialement pour l'extraction de thèmes d'un corpus de documents. La contribution de cette thèse se situe à la frontière de la modélisation thématique et des services web. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier et de proposer des algorithmes probabilistes pour modéliser la structure thématique des services web. Dans un premier temps, nous considérons une approche non supervisée pour répondre à différentes tâches telles que la découverte et le regroupement de services web. Ensuite, nous combinons la modélisation thématique avec l'analyse de concepts formels pour proposer une méthode de regroupement hiérarchique de services web. Cette méthode permet une nouvelle démarche de découverte interactive basée sur des opérateurs de généralisation et spécialisation des résultats obtenus. Enfin, nous proposons une méthode semi-supervisée pour l'annotation automatique de services web. Nous avons concrétisé nos propositions par un moteur de recherche en ligne appelé WS-Portal. Nous offrons alors différentes fonctions facilitant la gestion de services web, par exemple, la découverte et le regroupement de services web, la recommandation des tags, la surveillance des services, etc. Nous intégrons aussi différents paramètres tels que la disponibilité et la réputation de services web et plus généralement la qualité de service pour améliorer leur classement (la pertinence du résultat de recherche)
The works on web services management use generally the techniques of information retrieval, data mining and the linguistic analysis. Alternately, we attend the emergence of the probabilistic topic models originally developed and utilized for topics extraction and documents modeling. The contribution of this thesis meets the topics modeling and the web services management. The principal objective of this thesis is to study and propose probabilistic algorithms to model the thematic structure of web services. First, we consider an unsupervised approach to meet different tasks such as web services clustering and discovery. Then we combine the topics modeling with the formal concept analysis to propose a novel method for web services hierarchical clustering. This method allows a novel interactive discovery approach based on the specialization and generalization operators of retrieved results. Finally, we propose a semi-supervised method for automatic web service annotation (automatic tagging). We concretized our proposals by developing an on-line web services search engine called WS-Portal where we incorporate our research works to facilitate web service discovery task. Our WS-Portal contains 7063 providers, 115 sub-classes of category and 22236 web services crawled from the Internet. In WS- Portal, several technologies, i.e., web services clustering, tags recommendation, services rating and monitoring are employed to improve the effectiveness of web services discovery. We also integrate various parameters such as availability and reputation of web services and more generally the quality of service to improve their ranking and therefore the relevance of the search result
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Benkoussas, Chahinez. "Approches non supervisées pour la recommandation de lectures et la mise en relation automatique de contenus au sein d'une bibliothèque numérique." Thesis, Aix-Marseille, 2016. http://www.theses.fr/2016AIXM4379/document.

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Abstract:
Cette thèse s’inscrit dans le domaine de la recherche d’information (RI) et la recommandation de lecture. Elle a pour objets :— La création de nouvelles approches de recherche de documents utilisant des techniques de combinaison de résultats, d’agrégation de données sociales et de reformulation de requêtes ;— La création d’une approche de recommandation utilisant des méthodes de RI et les graphes entre les documents. Deux collections de documents ont été utilisées. Une collection qui provient de l’évaluation CLEF (tâche Social Book Search - SBS) et la deuxième issue du domaine des sciences humaines et sociales (OpenEdition, principalement Revues.org). La modélisation des documents de chaque collection repose sur deux types de relations :— Dans la première collection (CLEF SBS), les documents sont reliés avec des similarités calculées par Amazon qui se basent sur plusieurs facteurs (achats des utilisateurs, commentaires, votes, produits achetés ensemble, etc.) ;— Dans la deuxième collection (OpenEdition), les documents sont reliés avec des relations de citations (à partir des références bibliographiques).Le manuscrit est structuré en deux parties. La première partie «état de l’art» regroupe une introduction générale, un état de l’art sur la RI et sur les systèmes de recommandation. La deuxième partie «contributions» regroupe un chapitre sur la détection de comptes rendus de lecture au sein de la collection OpenEdition (Revues.org), un chapitre sur les méthodes de RI utilisées sur des requêtes complexes et un dernier chapitre qui traite l’approche de recommandation proposée qui se base sur les graphes
This thesis deals with the field of information retrieval and the recommendation of reading. It has for objects:— The creation of new approach of document retrieval and recommendation using techniques of combination of results, aggregation of social data and reformulation of queries;— The creation of an approach of recommendation using methods of information retrieval and graph theories.Two collections of documents were used. First one is a collection which is provided by CLEF (Social Book Search - SBS) and the second from the platforms of electronic sources in Humanities and Social Sciences OpenEdition.org (Revues.org). The modelling of the documents of every collection is based on two types of relations:— For the first collection (SBS), documents are connected with similarity calculated by Amazon which is based on several factors (purchases of the users, the comments, the votes, products bought together, etc.);— For the second collection (OpenEdition), documents are connected with relations of citations, extracted from bibliographical references.We show that the proposed approaches bring in most of the cases gain in the performances of research and recommendation. The manuscript is structured in two parts. The first part "state of the art" includes a general introduction, a state of the art of informationretrieval and recommender systems. The second part "contributions" includes a chapter on the detection of reviews of books in Revues.org; a chapter on the methods of IR used on complex queries written in natural language and last chapter which handles the proposed approach of recommendation which is based on graph
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Joshi, Bikash. "Algorithmes d'apprentissage pour les grandes masses de données : Application à la classification multi-classes et à l'optimisation distribuée asynchrone." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017GREAM046/document.

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Abstract:
L'objectif de cette thèse est de développer des algorithmes d'apprentissage adaptés aux grandes masses de données. Dans un premier temps, nous considérons le problème de la classification avec un grand nombre de classes. Afin d'obtenir un algorithme adapté à la grande dimension, nous proposons un algorithme qui transforme le problème multi-classes en un problème de classification binaire que nous sous-échantillonnons de manière drastique. Afin de valider cette méthode, nous fournissons une analyse théorique et expérimentale détaillée.Dans la seconde partie, nous approchons le problème de l'apprentissage sur données distribuées en introduisant un cadre asynchrone pour le traitement des données. Nous appliquons ce cadre à deux applications phares : la factorisation de matrice pour les systèmes de recommandation en grande dimension et la classification binaire
This thesis focuses on developing scalable algorithms for large scale machine learning. In this work, we present two perspectives to handle large data. First, we consider the problem of large-scale multiclass classification. We introduce the task of multiclass classification and the challenge of classifying with a large number of classes. To alleviate these challenges, we propose an algorithm which reduces the original multiclass problem to an equivalent binary one. Based on this reduction technique, we introduce a scalable method to tackle the multiclass classification problem for very large number of classes and perform detailed theoretical and empirical analyses.In the second part, we discuss the problem of distributed machine learning. In this domain, we introduce an asynchronous framework for performing distributed optimization. We present application of the proposed asynchronous framework on two popular domains: matrix factorization for large-scale recommender systems and large-scale binary classification. In the case of matrix factorization, we perform Stochastic Gradient Descent (SGD) in an asynchronous distributed manner. Whereas, in the case of large-scale binary classification we use a variant of SGD which uses variance reduction technique, SVRG as our optimization algorithm
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Meyer, Frank. "Systèmes de recommandation dans des contextes industriels." Phd thesis, Université de Grenoble, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00767159.

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Abstract:
Cette thèse traite des systèmes de recommandation automatiques. Les moteurs de recommandation automatique sont des systèmes qui permettent, par des techniques de data mining, de recommander automatiquement à des clients, en fonction de leurs consommations passées, des produits susceptibles de les intéresser. Ces systèmes permettent par exemple d'augmenter les ventes sur des sites web marchands : le site Amazon a une stratégie marketing en grande partie basée sur la recommandation automatique. Amazon a popularisé l'usage de la recommandation automatique par la célèbre fonction de recommandation que nous qualifions d'item-to-items, le fameux : " les personnes qui ont vu/acheté cet articles ont aussi vu/acheté ces articles. La contribution centrale de cette thèse est d'analyser les systèmes de recommandation automatiques dans le contexte industriel, et notamment des besoins marketing, et de croiser cette analyse avec les travaux académiques.
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Alchiekh, Haydar Charif. "Les systèmes de recommandation à base de confiance." Thesis, Université de Lorraine, 2014. http://www.theses.fr/2014LORR0203/document.

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Abstract:
La divergence comportementale des utilisateurs sur le web résulte un problème de fluctuation de performance chez les systèmes de recommandation (SR) qui exploitent ce comportement pour recommander aux utilisateurs des items qu’ils vont apprécier. Ce problème est observé dans l’approche de filtrage collaboratif (FC) qui exploite les notes attribuées par les utilisateurs aux items, et l’approche à base de confiance (SRC) qui exploite les notes de confiance que les utilisateurs attribuent l’un à l’autre. Nous proposons une approche hybride qui augmente le nombre d'utilisateurs bénéficiant de la recommandation, sans perte significative de précision. Par la suite, nous identifions plusieurs caractéristiques comportementales qui permettent de constituer un profil comportemental de l’utilisateur. Ce qui nous permet de classifier les utilisateurs selon leur comportement commun, et d’observer la performance de chaque approche par classe. Par la suite, nous focalisons sur les SRC. Le concept de confiance a été abordé dans plusieurs disciplines. Il n'existe pas véritablement de consensus sur sa définition. Cependant, toutes s'accordent sur son effet positif. La logique subjective (LS) fournit une plateforme flexible pour modéliser la confiance. Nous l’utilisons pour proposer et comparer trois modèles de confiance, dont l’objectif est de prédire à un utilisateur source s’il peut faire confiance à un utilisateur cible. La recommandation peut s’appuyer sur l’expérience personnelle de la source (modèle local), un système de bouche à oreille (modèle collectif), ou encore la réputation du cible (modèle global). Nous comparons ces trois modèles aux termes de la précision, la complexité, et la robustesse face aux attaques malicieuses
Recommender systems (RS) exploit users' behaviour to recommend to them items they would appreciate. Users Behavioral divergence on the web results in a problem of performance fluctuations to (RS). This problem is observed in the approach of collaborative filtering (CF), which exploites the ratings attributed by users to items, and in the trust-based approach (TRS), which exploites the trust relations between the users. We propose a hybrid approach that increases the number of users receiving recommendation, without significant loss of accuracy. Thereafter, we identify several behavioral characteristics that define a user profile. Then we classify users according to their common behavior, and observe the performance of the approaches by class. Thereafter, we focus on the TRS. The concept of trust has been discussed in several disciplines. There is no real consensus on its definition. However, all agree on its positive effect. Subjective logic (LS) provides a flexible platform for modeling trust. We use it to propose and compare three trust models, which aims to predict whether a user source can trust a target user. Trust may be based on the personal experience of the source (local model), or on a system of mouth (collective model), or the reputation of the target (global model). We compare these three models in terms of accuracy, complexity, and robustness against malicious attacks
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Books on the topic "Classification des Systèmes de Recommandation"

1

Division, Statistics Canada Standards. Standard geographical classification, SGC 1991 : volume I, the classification =: Classification géographique type, CGT 1991 : volume I, la classification. Ottawa, Ont: Statistics Canada = Statistique Canada, 1992.

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2

Division, Statistics Canada Standards. Standard geographical classification, SGC 2001 : volume I, the classification =: Classification géographique type, CGT 2001 : volume I, la classification. Ottawa, Ont: Statistics Canada = Statistique Canada, 2002.

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3

Maniez, Jacques. Les langages documentaires et classificatoires: Conception, construction et utulisation dans les systèmes documentaires. Paris: Ed. d'Organisation, 1987.

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4

Division, Statistics Canada Standards. Standard geographical classification, SGC 1986 : volume III : changes, 1981 to 1986 =: Classification géographique type CGT 1986 : volume III : changements, 1981 à 1986. Ottawa, Ont: Statistics Canada = Statistique Canada, 1987.

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5

Division, Statistics Canada Standards. Standard geographical classification, SGC 1991 : volume III : changes, 1986 to 1991 =: Classification géographique type CGT 1991 : volume III : changements, 1986 à 1991. Ottawa, Ont: Statistics Canada = Statistique Canada, 1992.

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6

Paget, François. Vers & virus: Classification, lutte anti-virale et perspectives. Paris: Dunod, 2005.

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7

Bibliothèque et Archives nationales du Québec. À l'abri de l'oubli: Petit guide de conservation des documents personnels et familiaux. Montréal: Bibliothèque et Archives nationales du Québec, 2008.

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8

Philippe, Raiffaud, and Documentor (Firm), eds. Affaires classées: Comment gérer et classer vos documents personnels. Québec, Québec: Documentor, 1993.

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9

E, Rowley J. Organizing knowledge: An introduction to information retrieval. 2nd ed. Aldershot, Hants, England: Ashgate, 1992.

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10

E, Rowley J. Organizing knowledge: An introduction to managing access to information. 3rd ed. Aldershot, Hampshire, England: Gower, 2000.

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Book chapters on the topic "Classification des Systèmes de Recommandation"

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"2 Comment organise-t-on la diversité des espèces ? Les systèmes de classification." In L'histoire du cerveau, 51–90. EDP Sciences, 2021. http://dx.doi.org/10.1051/978-2-7598-2552-3.c003.

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Alain, Marc. "Des systèmes de classification des modèles d’évaluation de programmes d’intervention psychosociale à une proposition de modèle intégrateur." In Élaborer et évaluer les programmes d'intervention psychosociale, 9–28. Presses de l'Université du Québec, 2009. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctv18ph454.4.

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