Implémentation d’un système de recommandation dans le domaine de la santé

Abstract

Abstrac: A classic recommender system is a system that helps the user to őnd relevant information from a huge and varied amount of resources. In fact, in a very dynamic and decentralized environment, where data is uncertain, trust has become a key element in the decision-making process. In this context, a trust-based recommender system (SRBC) is a type of recommender system that uses trusted information between users or entities to provide personalized recommendations. However, current systems face signiőcant limitations such as data sparse, low accuracy, cold start, and malicious attacks. In this thesis, we provide a state of the art on 1) classical recommender systems and 2)trust-based recommender systems. In addition, we compare these approaches based on different criteria while highlighting their advantages and disadvantages.***

Résumé : Un système de recommandation classique est un système qui aide l’utilisateur à trouver des informations pertinentes parmi une quantité de ressources énorme et variée. En fait, dans un environnement très dynamique et décentralisé, où les données sont incertaines, la conőance est devenue un élément clé dans le processus de prise de décision. Dans ce contexte, un système de recommandation basé sur la conőance (SRBC) est un type de système de recommandation qui utilise des informations őables entre les utilisateurs ou les entités pour fournir des recommandations personnalisées. Cependant, les systèmes actuels sont confrontés à des limitations importantes telles que la rareté des données, la faible précision, le démarrage à froid et les attaques malveillantes. Dans ce mémoire, nous dressons un état de l’art sur 1) les systèmes de recommandation classiques et 2) les systèmes de recommandation basés sur la conőance. De plus, nous comparons ces approches en se basant sur différents critères tout en soulignant leur avantages et inconvénients.