Résumé: Les réseaux sociaux fournissent un environnement d’échange et reposent principalement sur les utilisateurs dont le rôle est de créer, d’annoter le contenu des ressources et de construire des relations avec d’autres utilisateurs. Cependant l’augmentation rapide du nombre d'utilisateurs, partageant les mêmes domaines d’intérêt, dans ces réseaux nécessite la prédiction de profils en vue de répondre à la multiplicité et même à la divergence de leurs besoins en information. L’objectif de notre travail consiste à proposer un système d’analyse prédictive des intérêts des utilisateurs non actifs on exploitant les techniques de prédiction les plus utilisés et les plus efficaces, tel que les arbres de décision, la régression logistique, k-plus proches voisins ou les réseaux de neurones. A cet effet, nous avons réalisé un système de prédiction basé sur le Deep learning.

Blida:
Langue: Français
Collation: 47 p. ill. ;30 cm.
Diplôme: Master
Etablissement de soutenance: Blida, Université Saad Dahleb. Faculté des Sciences
Thème Informatique

Note: Bibliogr.pp.45-47