Analyse des réseaux complexes pour la recommandation de

Analyse des réseaux complexes pour la
recommandation de références bibliographiques
Rushed Kanawati
LIPN, CNRS UMR 7030, USPC
[email protected]
Description
L’objectif d’un système de recommandation est d’assister les utilisateurs
dans le choix d’éléments pertinents parmi un ensemble vaste d’éléments. Dans
le contexte actuel de l’explosion du nombre de publications académiques disponibles en ligne, fournir un service de recommandations personnalisées devient
une nécessité.
Nous nous intéressons dans ce stage à l’exploration et à la comparaison des
techniques de recommandation de documents dans le cadre des systèmes de partage de références bibliographiques (ex. Mendeley, Bibsonomie, CiteULike). Les
interactions dans ce type de systèmes peuvent être représentées sous forme de
réseaux complexes. Notre objectif est d’évaluer et de comparer l’utilisation des
techniques classiques de fouille des réseaux complexes (identification de communautés locales, détection de communautés et prévision de liens) pour la tâche
de recommendation de documents.
Pré-requis
– Théorie des graphes, analyse de réseaux complexes.
– Apprentissage automatique.
– Maı̂trise de Python ou R est un plus.
Conditions
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Durée du stage : 6 mois.
Le stage aura lieu dans les locaux du LIPN, Université Paris 13.
Accès au cluster de calcul de haute performance de UP13.
Indemnité de stage : OUI.
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