Benosman, ImeneCharif, Nesrine2018-05-162018-05-162018-06-26salle des théses.https://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12696Les systèmes de recommandation traditionnels apportent une solution au problème de surcharge d’informations. Ils sont capables d’estimer l’intérêt d’un item qui peut être livre, film ou hôtel … pour un utilisateur à partir de certaines informations relatives à d’autres utilisateurs similaires et/ou aux propriétés des ressources. Ces systèmes ignorent que la pertinence d’un item à un utilisateur est faite selon un contexte particulier d’où le rôle des systèmes de recommandation sensible au contexte (Context-aware recommender systems (CARS)). Les CARS permettent d’incorporer l’information contextuelle lors de la recommandation. Dans le cadre de notre projet de fin d’étude, nous allons appliquer l’approche pré-filtrage contextuel des CARS pour la recommandation des films afin de générer des recommandations plus pertinentes et adapté à la situation contextuelle de l'utilisateur.frSystème de recommandation, recommandation sensible au contexte, filtrage collaboratif, pré-filtrage contextuel.Thesis