المجلة الجزائرية للعلوم
Volume 1, Numéro 2, Pages 57-64
2018-06-03
Un Système De Recommandation Hybride Basé Flou Adapté à L'apprentissage Amélioré Par La Technologie
Auteurs : Majda Maatallah . Hassina Séridi . Abdelmadjid Benmachiche . Amina Makhlouf .
Résumé
Les systèmes de recommandation (SR) sont largement utilisés de nos jours dans de nombreux domaines pour générer les items d'intérêt. Récemment, ils ont été appliqués dans le domaine de l'apprentissage amélioré par la technologie (Technology Enhanced Learning TEL) afin de permettre la recommandation des ressources d'apprentissage pertinentes pour aider les enseignants et les apprenants. Dans cet article, nous propo-sons une nouvelle technique de recommandation qui combine un algorithme de filtrage collaboratif flou avec un algorithme basé contenu pour améliorer la recommandation, en utilisant les préférences des apprenants et l'importance de la connaissance, pour recommander des items avec différents contextes, afin de réduire l’effet du problème célèbre de la stabilité des SR par rapport à la dynamicité du profil de l’apprenant. Les évaluations empiriques montrent que la technique proposée est réalisable et efficace.
Mots clés
Apprentissage amélioré par la technologie, Systèmes de Recommanda-tion, Filtrage Collaboratif, Filtrage basé sur le Contenu, profil apprenant, FCM,Factorisation Matricielle
Les articles similaires
Mahdad Nadia
.
Boukortt Farida Ouda
.
Benziane Zaki
.
Belhadj Mohammed
.
Bouchenak Malika
.
pages 60-69.
Belatel M.
.
Benchikh F.
.
Simohamed Z.
.
Ferhat F.
.
Aissous F.z.
.
pages 145-162.
Abdelgoui R.f.
.
Zerikat M.
.
Taleb R.
.
pages 11-18.
Khelil Hiba
.
Benyettou Abdelkader
.
pages 9-13.
Daikh Fatima Zohra
.
Hamadouche Mohamed El Amine
.
pages 40-46.
