Définition des Systèmes de Recommandation

Table des matières

Introduction générale
1. Les Systèmes de Recommandation Classique
1.1 Introduction
1.2 Définition des Systèmes de Recommandation
1.3 Les Différentes Approches de Recommandation
1.3.1 Filtrage Basé sur le Contenu
1.3.2 Filtrage Collaboratif
1.3.3 Filtrage Hybride
1.4 Factorisation matricielle (FM
1.4.1 Principe de FM
1.4.2 Les modèles de la factorisation matricielle
1.4.3 Le rôle de la factorisation matricielle dans les SR
1.5 Les Inconvénients des Systèmes de Recommandation
1.6 L’avenir des Systèmes de Recommandation
1.7 Conclusion
2. Les Systèmes de Recommandation Sensible au Contexte
2.1 Introduction
2.2 Définition du Contexte
2.3 Caractéristiques du Contexte
2.4 Dimension du Contexte
2.5 Système de Recommandation Sensible au Contexte
2.5.1 Définition de la sensibilité au contexte
2.5.2 Approches d’intégration du contexte dans les systèmes de recommandation
2.6 Conclusion
3. Etat de l’Art des Systèmes de Recommandation Sensible au Contexte
3.1 Introduction
3.2 Les algorithmes utilisés pour chaque paradigme
3.2.1 Approche Pré-filtrage contextuel
3.2.2 Approche Post-filtrage contextuel
3.2.3 Modélisation contextuelle
3.3 Conclusion
4. Conception et Réalisation du Système MovieRec_FM
4.1 Introduction
4.2 Architecture du système MovieRec_FM
4.3 Conception du Système MovieRec_FM
4.3.1 Diagramme de cas d’utilisation
4.3.2 Diagramme de séquence
4.4 Collection de Données
4.5 Exemple d’application de FM
4.6 Outils d’Implémentation
4.7 Description de l’Application
4.8 Conclusion
Conclusion générale
Liste des figures
Liste des tableaux