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dc.contributor.authorChouaib, Zeghoum-
dc.date.accessioned2019-10-02T10:55:16Z-
dc.date.available2019-10-02T10:55:16Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-guelma.dz:8080/xmlui/handle/123456789/4333-
dc.description.abstractLa grande quantité de texte disponible sous forme numérique peut rendre difficile l'accès efficace aux informations. Classer les textes est un bon moyen d'améliorer l'accès à l'information. Parmi les méthodes de classification est celle basé sur la collaboration des utilisateurs par l’attribution d’annotation ou tags aux ressources afin de mieux cerner leur contenu. Cette étude porte sur le développement d’un système de filtrage et de recommandation sur un site de partage de documents scientifiques. Le principe de filtrage des étiquettes est d'abord basé sur leur représentation sous forme d’un graphe pondéré, puis un algorithme de filtrage et de sélection est appliqué pour identifier et recommander les tags les plus importants selon le principe de calcul du plus court chemin sur le graphe de tags. L'objectif est d'aider l'utilisateur d'un site de partage de publications scientifiques à mieux annoter les documents scientifiques en recommandant une liste de tags significatives.en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectTagging collaboratif, systèmes de recommandation, filtrage de tags, algorithmes de recommandation.en_US
dc.titleFILTRAGE DES TAGS DANS UN ENVIRONNEMENT COLLABORATIFen_US
dc.typeWorking Paperen_US
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