Analyse des réseaux complexes pour la recommandation de

Analyse des r´eseaux complexes pour la
recommandation de r´ef´erences bibliographiques
Rushed Kanawati
LIPN, CNRS UMR 7030, USPC
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Description
L’objectif d’un syst`eme de recommandation est d’assister les utilisateurs
dans le choix d’´el´ements pertinents parmi un ensemble vaste d’´el´ements. Dans
le contexte actuel de l’explosion du nombre de publications acad´emiques dispo-
nibles en ligne, fournir un service de recommandations personnalis´ees devient
une n´ecessit´e.
Nous nous int´eressons dans ce stage `a l’exploration et `a la comparaison des
techniques de recommandation de documents dans le cadre des syst`emes de par-
tage de r´ef´erences bibliographiques (ex. Mendeley, Bibsonomie, CiteULike). Les
interactions dans ce type de syst`emes peuvent ˆetre repr´esent´ees sous forme de
r´eseaux complexes. Notre objectif est d’´evaluer et de comparer l’utilisation des
techniques classiques de fouille des r´eseaux complexes (identification de commu-
naut´es locales, d´etection de communaut´es et pr´evision de liens) pour la tˆache
de recommendation de documents.
Pr´e-requis
– Th´eorie des graphes, analyse de r´eseaux complexes.
– Apprentissage automatique.
– Maˆıtrise de Python ou R est un plus.
Conditions
– Dur´ee du stage : 6 mois.
– Le stage aura lieu dans les locaux du LIPN, Universit´e Paris 13.
– Acc`es au cluster de calcul de haute performance de UP13.
– Indemnit´e de stage : OUI.
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