Le filtrage collaboratif par modèle pour la recommandation de traitement médical
| dc.contributor.author | Bouhafer, Ines | |
| dc.contributor.author | Bouderoua ,Ikram | |
| dc.contributor.author | MANSOUL , A | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-23T07:41:44Z | |
| dc.date.available | 2024-10-23T07:41:44Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.description.abstract | Les progrès technologiques ont fait exploser la quantité d’informations médicales recueillies à chaque instant. Si bien qu'il est devenu difficile de savoir quelles sont les données à rechercher et où les trouver. Dans le cadre de ce mémoire de master, nous nous intéressons à élaborer un système de recommandation de traitement médical. Parmi les techniques de recommandation, le filtrage collaboratif est la méthode la plus importante et la plus utilisée et les données médicale extrait de l’adresse web www.kaggle.com. Ce travail consiste à étudier l’une technique ou l’on traite des données. Puis extrait les motifs fréquents pour générer les règles d’association entre les concepts avec leurs supports et leurs confiances à l’aide de l’algorithme APRIORI. Nous avons finalisé ce mémoire par l’implémentation de cet algorithme, l’évaluation des exemples et la discussion des résultats. | |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-skikda.dz:4000/handle/123456789/2958 | |
| dc.language.iso | fr | |
| dc.publisher | Faculté des sciences | |
| dc.title | Le filtrage collaboratif par modèle pour la recommandation de traitement médical | |
| dc.title.alternative | Génie logiciel avancé et application | |
| dc.type | Mémoire de Master |