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Dissertations / Theses on the topic 'Systèmes de Recommandation de Musique'

Author: Grafiati
Published: 4 June 2021
Last updated: 19 April 2025

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1

Matrosova, Kristina. "Modeling and influencing music preferences on streaming platforms." Electronic Thesis or Diss., Paris 13, 2024. http://www.theses.fr/2024PA131061.

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Abstract:
Aujourd'hui, les services de streaming musical sont devenus le principal moyen d'accéder à la musique enregistrée. Ces plateformes reposent sur des systèmes de recommandation algorithmique pour aider les utilisateurs à naviguer dans des catalogues immenses et leur offrir une expérience d'écoute personnalisée. Pour que ces recommandations soient pertinentes, il faut d'abord identifier les schémas de comportement et modéliser les préférences des utilisateurs. Il existe plusieurs manières de procéder à cette modélisation, chaque méthode peut influencer les recommandations de manière différente. R
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Afchar, Darius. "Interpretable Music Recommender Systems." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2023. http://www.theses.fr/2023SORUS608.

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Abstract:
« Pourquoi est-ce qu’on me recommande toujours les même musiques ? » « Pourquoi notre système recommande-t’il cela aux utilisateurs ? » De nos jours, les plateformes de streaming sont le moyen le plus courant d'écouter de la musique enregistrée. Pourtant, les recommandations musicales — au cœur de ces plateformes — sont loin d’être une mince affaire. Il arrive parfois qu’utilisateurs et ingénieurs soient tout aussi perplexes du comportement d’un système de recommandation musicale (SRM). Les SRM ont été utilisés avec succès pour aider à explorer des catalogues comptant des dizaines de millions
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3

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
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4

Lemdani, Roza. "Système hybride d'adaptation dans les systèmes de recommandation." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016SACLC050/document.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation sont des outils servant à suggérer aux utilisateurs des items pouvant les intéresser. De tels systèmes requièrent la définition d'un algorithme prenant en compte le domaine d'application. Cet algorithme est ensuite exécuté pour chaque utilisateur du système afin de lui générer des recommandations, et ce, sans prendre en compte ses particularités et ses besoins spécifiques.L'objet de cette thèse consiste à proposer une nouvelle approche de recommandation hybride combinant plusieurs algorithmes de recommandation afin d'obtenir une recommandation plus précise. De pl
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Sidana, Sumit. "Systèmes de recommandation pour la publicité en ligne." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2018. http://www.theses.fr/2018GREAM061/document.

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Abstract:
Cette thèse est consacrée à l’étude des systèmes de recommandation basés sur des réseaux de neurones artificiels appris pour faire de l'ordonnancement de produits avec des retours implicites (sous forme de clics). Dans ce sens, nous proposons un nouveau modèle neuronal qui apprend conjointement la représentation des utilisateurs et des produits dans un espace latent, ainsi que la relation de préférence des utilisateurs sur les produits. Nous montrons que le modèle proposé est apprenable au sens du principe de la minimisation du risque empirique et performant par rapport aux autres modèles de l
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Louëdec, Jonathan. "Stratégies de bandit pour les systèmes de recommandation." Thesis, Toulouse 3, 2016. http://www.theses.fr/2016TOU30257/document.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation actuels ont besoin de recommander des objets pertinents aux utilisateurs (exploitation), mais pour cela ils doivent pouvoir également obtenir continuellement de nouvelles informations sur les objets et les utilisateurs encore peu connus (exploration). Il s'agit du dilemme exploration/exploitation. Un tel environnement s'inscrit dans le cadre de ce que l'on appelle " apprentissage par renforcement ". Dans la littérature statistique, les stratégies de bandit sont connues pour offrir des solutions à ce dilemme. Les contributions de cette thèse multidisciplinaire ada
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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 r
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Alchiekh, Haydar Charif. "Les systèmes de recommandation à base de confiance." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2014. http://www.theses.fr/2014LORR0203.

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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 r
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Griesner, Jean-Benoit. "Systèmes de recommandation de POI à large échelle." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2018. http://www.theses.fr/2018ENST0037.

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Abstract:
La recommandation de points d’intérêts (POI) est une composante essentielle des réseaux sociaux géolocalisés. Cette tâche pose de nouveaux défis dûs aux contraintes spécifiques de ces réseaux. Cette thèse étudie de nouvelles solutions au problème de la recommandation personnalisée de POI. Trois contributions sont proposées dans ce travail. La première contribution est un nouveau modèle de factorisation de matrices qui intègre les influences géographique et temporelle. Ce modèle s’appuie sur un traitement spécifique des données. La deuxième contribution est une nouvelle solution au problème dit
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Nana, jipmo Coriane. "Intégration du web social dans les systèmes de recommandation." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLC082/document.

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Abstract:
Le Web social croît de plus en plus et donne accès à une multitude de ressources très variées, qui proviennent de sites de partage tels que del.icio.us, d’échange de messages comme Twitter, des réseaux sociaux à finalité professionnelle, comme LinkedIn, ou plus généralement à finalité sociale, comme Facebook et LiveJournal. Un même individu peut être inscrit et actif sur différents réseaux sociaux ayant potentiellement des finalités différentes, où il publie des informations diverses et variées, telles que son nom, sa localité, ses communautés, et ses différentes activités. Ces informations (t
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11

Lisena, Pasquale. "Knowledge-based music recommendation : models, algorithms and exploratory search." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS614.

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Abstract:
Représenter l'information décrivant la musique est une activité complexe, qui implique différentes sous-tâches. Ce manuscrit de thèse porte principalement sur la musique classique et étudie comment représenter et exploiter ses informations. L'objectif principal est l'étude de stratégies de représentation et de découverte des connaissances appliquées à la musique classique, dans des domaines tels que la production de base de connaissances, la prédiction de métadonnées et les systèmes de recommandation. Nous proposons une architecture pour la gestion des métadonnées de musique à l'aide des techn
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Pradel, Bruno. "Evaluation des systèmes de recommandation à partir d'historiques de données." Paris 6, 2013. http://www.theses.fr/2013PA066263.

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Abstract:
Cette thèse présente différents protocoles d'évaluations permettantune meilleure estimation des erreurs de systèmes de recommandationsconstruits à partir d'historiques de données d'utilisateurs (ie sansinteractions directes avec les utilisateurs du système). Dans un premier chapitre de contribution, nous présentons lesrésultats d'une étude de cas d'un système de recommandation uniquementbasé sur les données d'achats d'un magasin de bricolage. Larecommandation est une tâche complexe qui à été souvent assimiléeuniquement à tache de prédiction de notes. Dans cette étude, nouscherchons à prédire l
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Ben, Ticha Sonia. "Recommandation personnalisée hybride." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0168.

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Abstract:
Face à la surabondance des ressources et de l'information sur le net, l'accès aux ressources pertinentes devient une tâche fastidieuse pour les usagers de la toile. Les systèmes de recommandation personnalisée comptent parmi les principales solutions qui assistent l'utilisateur en filtrant les ressources, pour ne lui proposer que celles susceptibles de l’intéresser. L’approche basée sur l’observation du comportement de l’utilisateur à partir de ses interactions avec le e-services est appelée analyse des usages. Le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu sont les principales te
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Gras, Benjamin. "Les oubliés de la recommandation sociale." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0017.

Full text
Abstract:
Un système de recommandation a pour objectif de recommander à un utilisateur, appelé utilisateur actif, des ressources pertinentes pour lui. Le filtrage collaboratif (FC) est une approche de recommandation très répandue qui exploite les préférences exprimées par des utilisateurs sur des ressources. Le FC repose sur l'hypothèse que les préférences des utilisateurs sont cohérentes entre elles, ce qui permet d'inférer les préférences d'un utilisateur à partir des préférences des autres utilisateurs. Définissons une préférence spécifique comme une préférence qui ne serait partagée pour aucun group
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Al-Ghossein, Marie. "Context-aware recommender systems for real-world applications." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT008/document.

Full text
Abstract:
Les systèmes de recommandation se sont révélés être des outils efficaces pour aider les utilisateurs à faire face à la surcharge informationnelle. D’importants progrès ont été réalisés dans le domaine durant les deux dernières décennies, menant en particulier à l’exploitation de l’information contextuelle pour modéliser l’aspect dynamique des utilisateurs et des articles. La définition traditionnelle du contexte, adoptée dans la plupart des systèmes de recommandation contextuels, ne répond pas à plusieurs contraintes rencontrées dans les applications du monde réel. Dans cette thèse, nous abord
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Gras, Benjamin. "Les oubliés de la recommandation sociale." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0017/document.

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Abstract:
Un système de recommandation a pour objectif de recommander à un utilisateur, appelé utilisateur actif, des ressources pertinentes pour lui. Le filtrage collaboratif (FC) est une approche de recommandation très répandue qui exploite les préférences exprimées par des utilisateurs sur des ressources. Le FC repose sur l'hypothèse que les préférences des utilisateurs sont cohérentes entre elles, ce qui permet d'inférer les préférences d'un utilisateur à partir des préférences des autres utilisateurs. Définissons une préférence spécifique comme une préférence qui ne serait partagée pour aucun group
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Al-Ghossein, Marie. "Context-aware recommender systems for real-world applications." Electronic Thesis or Diss., Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLT008.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation se sont révélés être des outils efficaces pour aider les utilisateurs à faire face à la surcharge informationnelle. D’importants progrès ont été réalisés dans le domaine durant les deux dernières décennies, menant en particulier à l’exploitation de l’information contextuelle pour modéliser l’aspect dynamique des utilisateurs et des articles. La définition traditionnelle du contexte, adoptée dans la plupart des systèmes de recommandation contextuels, ne répond pas à plusieurs contraintes rencontrées dans les applications du monde réel. Dans cette thèse, nous abord
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Ben, Ticha Sonia. "Recommandation personnalisée hybride." Thesis, Université de Lorraine, 2015. http://www.theses.fr/2015LORR0168/document.

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Abstract:
Face à la surabondance des ressources et de l'information sur le net, l'accès aux ressources pertinentes devient une tâche fastidieuse pour les usagers de la toile. Les systèmes de recommandation personnalisée comptent parmi les principales solutions qui assistent l'utilisateur en filtrant les ressources, pour ne lui proposer que celles susceptibles de l’intéresser. L’approche basée sur l’observation du comportement de l’utilisateur à partir de ses interactions avec le e-services est appelée analyse des usages. Le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu sont les principales te
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Gutowski, Nicolas. "Recommandation contextuelle de services : application à la recommandation d'évènements culturels dans la ville intelligente." Thesis, Angers, 2019. http://www.theses.fr/2019ANGE0030.

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Abstract:
Les algorithmes de bandits-manchots pour les systèmes de recommandation sensibles au contexte font aujourd’hui l’objet de nombreuses études. Afin de répondre aux enjeux de cette thématique, les contributions de cette thèse sont organisées autour de 3 axes : 1) les systèmes de recommandation ; 2) les algorithmes de bandits-manchots (contextuels et non contextuels) ; 3) le contexte. La première partie de nos contributions a porté sur les algorithmes de bandits-manchots pour la recommandation. Elle aborde la diversification des recommandations visant à améliorer la précision individuelle. La seco
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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
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Labbé, Vincent. "Modélisation et apprentissage des préférences appliqués à la recommandation dans les systèmes d'impression." Phd thesis, Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00814267.

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Abstract:
Cette thèse porte sur la modélisation et l'apprentissage automatique des préférences, dans le contexte industriel de l'impression en grand format. En particulier, nous nous intéressons à l'automatisation de la configuration d'impression. De par la palette des comportements possibles, cette fonctionnalité n'est triviale, ni à concevoir, ni à utiliser. Nous proposons une nouvelle approche pour en améliorer les deux aspect complémentaires : évolutivité et utilisabilité. Notre réalisation principale est un système de recommandation adaptatif, basé sur trois contributions originales : une modélisat
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Shu, Wu. "Contributions à la détection des anomalies et au développement des systèmes de recommandation." Thèse, Université de Sherbrooke, 2012. http://hdl.handle.net/11143/6563.

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Abstract:
Le forage de données, appelé également "Découverte de connaissance dans les bases de données" , est un jeune domaine de recherche interdisciplinaire. Le forage de données étudie les processus d'analyse de grands ensembles de données pour en extraire des connaissances, et les processus de transformation de ces connaissances en des structures faciles à comprendre et à utiliser par les humains. Cette thèse étudie deux tâches importantes dans le domaine du forage de données : la détection des anomalies et la recommandation de produits. La détection des anomalies est l'identification des données no
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Moreno, Barbosa Andrés Dario. "Passage à l’échelle des systèmes de recommandation avec respect de la vie privée." Thesis, Nice, 2014. http://www.theses.fr/2014NICE4128/document.

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Abstract:
L'objectif principal de la thèse est de proposer une méthode de recommandation prenant en compte la vie privée des utilisateurs ainsi que l'évolutivité du système. Pour atteindre cet objectif, une technique hybride basée sur le filtrage par contenu et le filtrage collaboratif est utilisée pour atteindre un modèle précis de recommandation, sous la pression des mécanismes visant à maintenir la vie privée des utilisateurs. Les contributions de la thèse sont trois : Tout d'abord, un modèle de filtrage collaboratif est défini en utilisant agent côté client qui interagit avec l'information sur les é
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Khalafaoui, Yasser. "Progrès dans l'apprentissage multimodal et non supervisé avec application aux systèmes de recommandation." Electronic Thesis or Diss., CY Cergy Paris Université, 2024. http://www.theses.fr/2024CYUN1312.

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Abstract:
À l'ère de la prise de décision basée sur les données, les systèmes de recommandation sont devenus une pierre angulaire de nombreux services en ligne, offrant aux utilisateurs des suggestions personnalisées en fonction de leurs préférences. Cependant, la construction de modèles de recommandation efficaces et adaptables reste une tâche difficile, notamment pour gérer des données éparses et multimodales, s'adapter aux préférences dynamiques des utilisateurs et intégrer efficacement des sources d'informations diverses.Cette thèse s'attaque à ces défis en introduisant des méthodologies novatrices
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Moin, Afshin. "Les techniques de recommandation et de visualisation pour les données à une grande échelle." Rennes 1, 2012. https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00724121.

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Abstract:
We have witnessed the rapid development of the information technology during the last decade. On one side, processing and stocking capacity of digital devices is increasing constantly thanks to advances in construction methods. On the other side, the interaction between these powerful devices has been made possible through networking technology. As a natural consequence of these progresses, the volume of the data generated in different applications has grown with an unprecedented rate. Consequently, it is becoming increasingly harder for internet users to find items and content matching their
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Akermi, Imen. "A hybrid model for context-aware proactive recommendation." Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30101/document.

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Abstract:
L'accès aux informations pertinentes, adaptées aux besoins et au profil de l'utilisateur est un enjeu majeur dans le cadre actuel caractérisé par une prolifération massive des ressources d'information hétérogènes. Le développement d'appareils mobiles équipés de plusieurs fonctionnalités telles que la caméra, le WIFI, la géo-localisation et bien plus d'autres permettent aux systèmes mobiles de recommandation actuels d'être hautement contextualisés et pouvant fournir à l'utilisateur des informations pertinentes au bon moment quand il en a le plus besoin, sans attendre qu'il établisse une interac
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Dini, Oana. "A Framework for Adaptive Mechanisms for Trusted Services." Besançon, 2010. http://www.theses.fr/2010BESA2022.

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Abstract:
The amount of information and services that are available over the Internet is so overwhelming that ist is very difficult to select the ones that fit our requirements. Recommender Systems are being used for helping whit the selection of services and products. The current approaches use products rating s to compute the reputation of a provider not taking into consideration the possibility of indirect service delivery. For this purpose, we propose a framework and appropriate mechanisms that can be used to better evaluate the reputation of services/providers. Another issue regarding the accuracy
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Szczerbak, Michal Krzysztof. "Colloborative Situation Awareness." Télécom Bretagne, 2013. http://www.telecom-bretagne.eu/publications/publication.php?idpublication=13949.

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Abstract:
La sensibilité à la situation et l'intelligence collective, sont deux technologies utilisées dans les systèmes intelligents. La première rend ces systèmes capables de raisonnement sur leur connaissance abstraite sur ce qui se passe. La seconde permet d'apprendre et de dériver de nouvelles informations à partir de la composition d'expériences de leurs utilisateurs. Dans ce mémoire de thèse nous présentons une recherche doctorale qui s'efforce combiner les deux afin d'obtenir, de façon collaborative, un ensemble des règles de situations, dont le partage soit profitable pour une communauté d'enti
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Fomba, Soumana. "Décision multicritère : un système de recommandation pour le choix de l'opérateur d'agrégation." Thesis, Toulouse 1, 2018. http://www.theses.fr/2018TOU10009/document.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation sont de plus en plus populaires. Les travaux issus de cette thèse se situent dans le domaine de l’Aide à la Décision Multi-Critère (MultiCriteria Decision Analysis MCDA). Dans le domaine du MCDA, il existe de nombreuses méthodes d’agrégation. Cette diversité des méthodes d'agrégation et des situations décisionnelles fait qu'il n'existe pas de super méthode applicable dans toutes les situations décisionnelles. La question est alors de savoir comment choisir un opérateur d'agrégation approprié face à un problème de décision donné ? Nous essayons dans cette thèse d'
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Guàrdia, Sebaoun Elie. "Accès personnalisé à l'information : prise en compte de la dynamique utilisateur." Electronic Thesis or Diss., Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066519.

Full text
Abstract:
L’enjeu majeur de cette thèse réside dans l’amélioration de l’adéquation entre l’information retournée et les attentes des utilisateurs à l’aide de profils riches et efficaces. Il s’agit donc d’exploiter au maximum les retours utilisateur (qu’ils soient donnés sous la forme de clics, de notes ou encore d’avis écrits) et le contexte. En parallèle la forte croissance des appareils nomades (smartphones, tablettes) et par conséquent de l’informatique ubiquitaire nous oblige à repenser le rôle des systèmes d’accès à l’information. C’est pourquoi nous ne nous sommes pas seulement intéressés à la per
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Frainay, Clément. "Système de recommandation basé sur les réseaux pour l'interprétation de résultats de métabolomique." Thesis, Toulouse 3, 2017. http://www.theses.fr/2017TOU30297/document.

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Abstract:
La métabolomique permet une étude à large échelle du profil métabolique d'un individu, représentatif de son état physiologique. La comparaison de ces profils conduit à l'identification de métabolites caractéristiques d'une condition donnée. La métabolomique présente un potentiel considérable pour le diagnostic, mais également pour la compréhension des mécanismes associés aux maladies et l'identification de cibles thérapeutiques. Cependant, ces dernières applications nécessitent d'inclure ces métabolites caractéristiques dans un contexte plus large, décrivant l'ensemble des connaissances relati
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Picot-Clémente, Romain. "Une architecture générique de Systèmes de recommandation de combinaison d'items : application au domaine du tourisme." Phd thesis, Université de Bourgogne, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00688994.

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Abstract:
Cette thèse apporte une généralisation du principe de recommandation des systèmes de recommandation. Au lieu de considérer une recommandation comme un item, elle est considérée comme une combinaison constituée de plusieurs items suivant un pattern donné. Une recommandation d'un seul item est alors un cas particulier de ce type de recommandation. L'architecture de système de recommandation proposé se base sur une architecture dérivée des travaux en systèmes hypermédia adaptatifs. Trois couches sont définies : une couche sémantique, une couche utilisateur et une couche intelligence. La couche sé
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Guàrdia, Sebaoun Elie. "Accès personnalisé à l'information : prise en compte de la dynamique utilisateur." Thesis, Paris 6, 2017. http://www.theses.fr/2017PA066519/document.

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Abstract:
L’enjeu majeur de cette thèse réside dans l’amélioration de l’adéquation entre l’information retournée et les attentes des utilisateurs à l’aide de profils riches et efficaces. Il s’agit donc d’exploiter au maximum les retours utilisateur (qu’ils soient donnés sous la forme de clics, de notes ou encore d’avis écrits) et le contexte. En parallèle la forte croissance des appareils nomades (smartphones, tablettes) et par conséquent de l’informatique ubiquitaire nous oblige à repenser le rôle des systèmes d’accès à l’information. C’est pourquoi nous ne nous sommes pas seulement intéressés à la per
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Werner, David. "Indexation et recommandation d'informations : vers une qualification précise des items par une approche ontologique, fondée sur une modélisation métier du domaine : application à la recommandation d'articles économiques." Thesis, Dijon, 2015. http://www.theses.fr/2015DIJOS078/document.

Full text
Abstract:
La gestion efficace de grandes quantités d’informations est devenue un défi de plus en plus importantpour les systèmes d’information. Tous les jours, de nouvelles sources d’informations émergent surle web. Un humain peut assez facilement retrouver ce qu’il cherche, lorsqu’il s’agit d’un article,d’une vidéo, d’un artiste précis. En revanche, il devient assez difficile, voire impossible, d’avoir unedémarche exploratoire pour découvrir de nouveaux contenus. Les systèmes de recommandationsont des outils logiciels ayant pour objectif d’assister l’humain afin de répondre au problème desurcharge d’in
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Hélie, Thomas. "Modélisation physique d'instruments de musique en systèmes dynamiques et inversion." Paris 11, 2002. http://www.theses.fr/2002PA112315.

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Abstract:
Notre travail de thèse porte sur la modélisation et l'inversion "son/geste instrumental" d'instruments de musique, avec comme application type les cuivres et la production de la voix. La modélisation physique a un grand intérêt pour la synthèse sonore puisqu'elle donne non seulement le son mais aussi le comportement de l'instrument (attaques, transitoires, fausses notes, etc. ). Pour ces raisons, la difficulté à jouer des instruments virtuels est la même que pour l'instrument réel. La difficulté du contrôle de ces modèles amène donc la question de l'inversion : comment dois-je contrôler mon mo
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Militaru, Dorin. "Technologies Internet, systèmes de recommandations et agents intelligents." Paris, ENSAM, 2004. http://www.theses.fr/2004ENAM0036.

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Abstract:
La diffusion des technologies de l’information (IT) et la croissance du commerce électronique ont modifié la manière dont les entreprises fonctionnent, les forçant à adopter des structures flexibles et à produire plus efficacement. Ce travail de recherche s’intéresse au rôle joué par les nouvelles technologies dans la mise sur pieds de systèmes de recommandation et de recherche incitatifs qui, sur de nombreux marchés, tendent à gouverner les échanges commerciaux. Plus précisément, l’objectif de notre travail est de contribuer à une meilleure compréhension des systèmes de recommandations en com
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Guivarch, Valérian. "Prise en compte de la dynamique du contexte pour les systèmes ambiants par systèmes multi-agents adaptatifs." Toulouse 3, 2014. http://thesesups.ups-tlse.fr/2461/.

Full text
Abstract:
Les systèmes ambiants se composent de nombreux appareils électroniques hétérogènes, distribués dans l'environnement et interagissant de façon dynamique. Dès lors, l'individu est au centre des préoccupations de la conception de ces systèmes qui peuvent et doivent s'adapter au contexte des utilisateurs. On parle alors de systèmes sensibles au contexte. Cependant, la forte dynamique des systèmes ambiants rend difficile, voire impossible, d'établir à l'avance pour de tels systèmes toutes les règles d'adaptation nécessaires. L'apprentissage du comportement à attribuer à un système ambiant en foncti
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Séguéla, Julie. "Fouille de données textuelles et systèmes de recommandation appliqués aux offres d'emploi diffusées sur le web." Thesis, Paris, CNAM, 2012. http://www.theses.fr/2012CNAM0801/document.

Full text
Abstract:
L'expansion du média Internet pour le recrutement a entraîné ces dernières années la multiplication des canaux dédiés à la diffusion des offres d'emploi. Dans un contexte économique où le contrôle des coûts est primordial, évaluer et comparer les performances des différents canaux de recrutement est devenu un besoin pour les entreprises. Cette thèse a pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision destiné à accompagner les recruteurs durant le processus de diffusion d'une annonce. Il fournit au recruteur la performance attendue sur les sites d'emploi pour un poste à pourvoir do
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Séguéla, Julie. "Fouille de données textuelles et systèmes de recommandation appliqués aux offres d'emploi diffusées sur le web." Electronic Thesis or Diss., Paris, CNAM, 2012. http://www.theses.fr/2012CNAM0801.

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Abstract:
L'expansion du média Internet pour le recrutement a entraîné ces dernières années la multiplication des canaux dédiés à la diffusion des offres d'emploi. Dans un contexte économique où le contrôle des coûts est primordial, évaluer et comparer les performances des différents canaux de recrutement est devenu un besoin pour les entreprises. Cette thèse a pour objectif le développement d'un outil d'aide à la décision destiné à accompagner les recruteurs durant le processus de diffusion d'une annonce. Il fournit au recruteur la performance attendue sur les sites d'emploi pour un poste à pourvoir do
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Tran, Nguyen Minh-Thu. "Abstraction et règles d'association pour l'amélioration des systèmes de recommandation à partir de données de préférences binaires." Paris 13, 2011. http://www.theses.fr/2011PA132016.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation sont des systèmes de filtrage de l’information dont l’objectif est l’aide à la décision d’utilisateurs faisant face à l’augmentation incessante d’informations (sur des nouvelles, images, objets de consommations, objets culturels, etc. ) à traiter sur internet. Ces systèmes sont utilisés dans le commerce électronique, les loisirs, la presse en ligne, etc. Et représente un enjeu économique croissant. En commerce électronique, les informations nécessaires à la construction de tels systèmes sont souvent difficiles à exploiter : préférences souvent binaires, forme en lon
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Gueye, Modou. "Gestion de données de recommandation à très large échelle." Electronic Thesis or Diss., Paris, ENST, 2014. http://www.theses.fr/2014ENST0083.

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Abstract:
Cette thèse s'intéresse à la problématique de passage à l'échelle des systèmes de recommandations. Dans ce cadre, nous proposons deux algorithmes de recommandation passant à l'échelle tout en délivrant une bonne qualité de recommandation. Dans nos premiers travaux, nous considérons l'utilisation de la factorisation de matrice pour prédire les avis des utilisateurs dans des contextes dynamiques où les utilisateurs soumettent sans cesse de nouveaux avis sur des objets. Il est difficile d'y tenir un modèle de prédiction à jour. Nous proposons un modèle de factorisation utilisant plusieurs biais l
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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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Martin, Arnaud. "Évolution de profils multi-attributs, par apprentissage automatique et adaptatif dans un système de recommandation pour l'aide à la décision." Toulouse 3, 2012. http://thesesups.ups-tlse.fr/1753/.

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Abstract:
La prise en compte des profils utilisateurs ainsi que leurs évolutions, dans le domaine de l'aide à la décision, constitue actuellement dans la communauté des SIAD (Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision) un enjeu important. En effet, la prise en compte du contexte lors de la décision est actuellement émergente pour les SIAD. Ces systèmes d'assistance offrent ainsi des conseils aux utilisateurs en se basant sur leur profil, qui représente leurs préférences à travers une liste de critères valués. Les principales contraintes viennent du fait qu'il est nécessaire que le système puisse amener d
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Bonnin, Geoffray. "Vers des systèmes de recommandation robustes pour la navigation Web : inspiration de la modélisation statistique du langage." Phd thesis, Université Nancy II, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00581331.

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Abstract:
Le but de cette thèse est d'améliorer la qualité des systèmes de recommandation pour la navigation Web en utilisant la séquentialité des actions de navigation des utilisateurs. La notion de séquentialité a déjà été étudiée dans ce contexte. De telles études tentent habituellement de trouver un bon compromis entre précision, complexité en temps et en mémoire, et couverture. De plus, le Web a cela de particulier que du bruit peut être contenu au sein des navigations (erreurs de navigation, apparition de pop-ups, etc.), et que les utilisateurs peuvent effectuer des navigations parallèles. La plup
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Vo, Quang-Tri. "Déterminant du comportement de recommandation d'un site web." Thesis, Paris 9, 2013. http://www.theses.fr/2013PA090050/document.

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Abstract:
Bien que les recommandations d’un site web soit fréquentes et importantes, le marketing ne précise pas les raisons pour lesquelles une personne recommande un site web plus que d’un autre, ni les déterminants de ce comportement. En se basant sur une littérature interdisciplinaire comprenant le Marketing, les Systèmes d’Information et la Gestion des Connaissances, cette thèse présente un modèle du comportement de recommandation d’un site web. Le modèle proposé a été validé auprès de 776 internautes vietnamiens. Les résultats obtenus mettent en évidence l’importance de l’influence des bénéfices u
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L'huillier, Amaury. "Modéliser la diversité au cours du temps pour comprendre le contexte de l'utilisateur dans les systèmes de recommandation." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0182.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation se sont imposés comme étant des outils indispensables face à une quantité de données qui ne cesse chaque jour de croître depuis l'avènement d'Internet. Leur objectif est de proposer aux utilisateurs des items susceptibles de les intéresser sans que ces derniers n'aient besoin d'agir pour les obtenir. Après s'être majoritairement focalisés sur la précision de la prédiction d'intérêt, ces systèmes ont évolué pour prendre en compte d'autres critères dans leur processus de recommandation, tels que les facteurs humains inhérents à la prise de décision, afin d'améliore
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Berti-Équille, Laure. "La qualité des données et leur recommandation : modèle conceptuel, formalisation et application a la veille technologique." Toulon, 1999. http://www.theses.fr/1999TOUL0008.

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Abstract:
Les activités liées à la veille technologique sont traditionnellement centrées sur la notion de validation de l'information par expertise. Jusqu'à présent aucun système d'information n'assure (ni n'assiste) l'analyse critique et qualitative de l'information qu'il stocke. La plupart des systèmes d'information actuels stockent des données (I) dont la source est généralement unique, non connue ou non identifiée/authentifiée et (2) dont k qualité est inégale et/ou ignorée. Après avoir analysé le vaste panorama des travaux de recherche dont les problématiques présentent des analogies avec la problé
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L'huillier, Amaury. "Modéliser la diversité au cours du temps pour comprendre le contexte de l'utilisateur dans les systèmes de recommandation." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0182/document.

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Abstract:
Les systèmes de recommandation se sont imposés comme étant des outils indispensables face à une quantité de données qui ne cesse chaque jour de croître depuis l'avènement d'Internet. Leur objectif est de proposer aux utilisateurs des items susceptibles de les intéresser sans que ces derniers n'aient besoin d'agir pour les obtenir. Après s'être majoritairement focalisés sur la précision de la prédiction d'intérêt, ces systèmes ont évolué pour prendre en compte d'autres critères dans leur processus de recommandation, tels que les facteurs humains inhérents à la prise de décision, afin d'améliore
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Delecroix, Fabien. "Dialoguer pour décider : recommandation experte proactive et prise de décision multi-agents équitable." Thesis, Lille 1, 2015. http://www.theses.fr/2015LIL10011/document.

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Abstract:
Si la prise de décision peut être purement individuelle, elle peut aussi impliquer plusieurs acteurs et revêtir des aspects sociaux. Dans cette thèse, je considère deux types de processus décisionnels sociaux : la prise de décision assistée et la prise de décision collective. Dans le cas de la prise de décision assistée, deux acteurs ont des rôles distincts : décideur et assistant. Ici, le décideur est un agent humain et l'assistant un agent logiciel. Dans de nombreuses applications, les capacités dialogiques de l'assistant sont décevantes et le dialogue manque de cohérence. Pour y remédier, n
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Brisse, Romain. "Exploration recommendations for the investigation of security incidents." Electronic Thesis or Diss., CentraleSupélec, 2024. http://www.theses.fr/2024CSUP0001.

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Abstract:
Ces dernières années, les analystes doivent faire face à des obstacles grandissants dans leur activité. Non seulement les données à investiguer sont hétérogènes, contiennent trop de dimensions, ou sont incomplètes, mais les attaques et attaquants se multiplient, créant une pénurie d'experts du domaine. De nombreux outils visent à soulager leur charge de travail, notamment pendant la réponse à incident, mais ce n'est pas suffisant. Les travaux de la thèse réalisée par Romain Brisse consistent à trouver des méthodes pour faciliter la phase investigative de la réponse à incident. Ils se focalisen
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