DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | CHERGUI, ZAkaria | - |
dc.date.accessioned | 2023-10-22T07:39:38Z | - |
dc.date.available | 2023-10-22T07:39:38Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/582 | - |
dc.description | Encadreur : Pr. Sidi Mohammed BENSLIMANE / Co-Encadrant : Dr. Nasreddine CHENIKI | en_US |
dc.description.abstract | Abstract :
Over the past two decades, numerous recommendation systems (RS) have been developed
to address diverse health challenges arising globally. These systems utilize
a variety of models, which predominantly fall into one of three broad filtering approaches:
Collaborative, Content-based, and Hybrid methods.
Recently, a new trend has been observed with the emergence of recommendation
systems based on large language models, marking a significant evolution in the RS
domain.
On the other hand, ontologies have been integrated and utilized for formal data
representation. This enhances interoperability among different agents, which can
lead to improved results for recommendation systems that are augmented by ontology.
This thesis outlines fundamental knowledge about three essential topics for constructing
recommendations on adapted physical activities. In particular, this work
focuses on a specialized category of RS: healthcare RS for adapted physical activities.***
Résumé :
Au cours des deux dernières décennies, de nombreux systèmes de recommandation
(RS) ont été développés pour répondre à divers défis de santé émergeant à l’échelle
mondiale. Ces systèmes utilisent une variété de modèles, qui tombent principalement
dans l’une des trois approches de filtrage suivantes : Collaborative, Basé sur
le contenu et Méthodes hybrides.
Récemment, une nouvelle tendance a été observée avec l’émergence de systèmes
de recommandation basés sur de grands modèles linguistiques, marquant une évolution
significative dans le domaine des RS.
D’autre part, les ontologies ont été intégrées et utilisées pour la représentation
formelle des données. Cela améliore l’interopérabilité entre différents agents, ce qui
peut conduire à de meilleurs résultats pour les systèmes de recommandation augmentés
par une ontologie.
Ce mémoire définit les connaissances fondamentales sur trois sujets essentiels
pour la construction de recommandations en matière d’activités physiques adaptées.
En particulier, ce travail se concentre sur une catégorie spécialisée de RS : les RS
de santé pour les activités physiques adaptées. | en_US |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.subject | Semantic Web | en_US |
dc.subject | Ontology | en_US |
dc.subject | Recommender System | en_US |
dc.subject | Machine Learning | en_US |
dc.subject | Large Language Models | en_US |
dc.subject | Health Recommender System | en_US |
dc.subject | Adapted Physical Activities | en_US |
dc.title | Recommendation Systems for Adapted Physical Activities : State of the art | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Master
|