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dc.contributor.authorBouakkaz, Younes-
dc.contributor.authorMayouf, Farid-
dc.contributor.authorAit Hacene, Souhila ; promotrice-
dc.date.accessioned2024-12-16T08:38:41Z-
dc.date.available2024-12-16T08:38:41Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.other004MAS/1325-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/25074-
dc.descriptionOption : Système d’information avancéeen_US
dc.description.abstractNotre projet de fin de cycle se concentre sur le développement d'un système de recommandation de livres personnalisé utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Notre approche SR-HSDF utilise le filtrage basé sur le contenu pour cibler les préférences des utilisateurs. Pour surmonter le problème de la sur-spécialisation, nous avons intégré le filtrage collaboratif au filtrage basé sur le contenu. Par a suite, nous utilisons l'algorithme de clustering K-means pour traiter le problème du démarrage à froid. Cette étape basé sur l'apprentissage automatique permet de fournir des recommandations diversifiées et pertinentes, tout en offrant des suggestions adaptées aux nouveaux utilisateurs. Le résultat est un système de recommandation robuste basé sur l'apprentissage automatique qui améliore l'expérience utilisateur en proposant des livres correspondant à leur préférence tout en introduisant de la variété dans les suggestions.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Abderramane Mira-Bejaiaen_US
dc.subjectApprentissage automatique : Ffiltrage basé sur le contenu : Filtrage collaboratif : Sur-spécialisation : Démarrage à froid : K-meansen_US
dc.titleSystème de recommandation de livres basé sur des outils d'intelligence artificielle.en_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Mémoires de Master

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