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dc.contributor.authorNegre, Elsa*
dc.date.accessioned2020-05-25T13:22:56Z
dc.date.available2020-05-25T13:22:56Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/20774
dc.description.abstractfrAvec l'avènement du web et les évolutions technologiques, entre autres, la masse de données à exploiter ou analyser est devenue très volumineuse. Si bien qu'il est devenu difficile de savoir quelles sont les données à rechercher et où les trouver. Des techniques informatiques ont été développées pour faciliter cette recherche ainsi que l'extraction des informations pertinentes. Celle sur laquelle nous nous concentrons dans cet article est la recommandation. Il s'agit de guider l'utilisateur dans son exploration des données afin qu'il trouve des informations pertinentes. Les systèmes de recommandation ont été étudiés dans des domaines divers et variés comme le web, le e-commerce et bien d'autres. Nous abordons ici différentes approches pour proposer des recommandations à un utilisateur. Les trois approches les plus courantes sont celles basées sur le contenu — comme dans Pandora —, les approches collaboratives — celle d'Amazon.com par exemple — et les approches hybrides (qui sont une combinaison des deux précédentes) — par exemple celle de Netflix.en
dc.language.isofren
dc.subjectDonnéesen
dc.subjectCultureen
dc.subjectSociétéen
dc.subject.ddc005en
dc.titleLes systèmes de recommandation : une catégorisationen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.relation.isversionofjnlnameInterstices
dc.relation.isversionofjnldate2018-09
dc.identifier.urlsitehttps://interstices.info/
dc.subject.ddclabelProgrammation, logiciels, organisation des donnéesen
dc.relation.forthcomingnonen
dc.relation.forthcomingprintnonen
dc.description.ssrncandidatenonen
dc.description.halcandidatenonen
dc.description.readershiprechercheen
dc.description.audienceNationalen
dc.relation.Isversionofjnlpeerreviewednonen
dc.relation.Isversionofjnlpeerreviewednonen
dc.date.updated2020-05-25T13:20:06Z
hal.person.labIds989*


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