Systèmes de recommandation et graphes
Descriptif
La première partie du cours présente une introduction aux graphes et quelques outils et méthodes pour analyser des réseaux.
La seconde partie de ce cours présente des algorithmes d’apprentissage pouvant être utilisés pour faire de la prédiction de comportement utilisateur et de la recommandation.
Partie graphes :
- Premiers pas dans l’analyse d’un réseau
- Modèles de graphes aléatoires
- Détection de communautés
Partie techniques de prédiction et de recommandation utilisateur :
- Extraction d’itemsets fréquents et de règles d’association
- Fouille de graphes
Bibliographie
- Network Science, A Barabasi
- Mining of Massive Datasets de Jure Leskovec, Anand Rajaraman et Jeff Ullman