Discussion :

[suzy91]

bonjour a tous je m appelle suzy etudiante en master computer science. je travaille presentement sur le theme intitule:CONTEXT-AWARE FRIEND RECOMMENDATION ALGORITHM BASED ON MOBILE DATA.et j ai un peu du mal.
quelqu'un aurait-il une idee par rapport a mon theme. toutes suggestions seraient la bienvenue.

merci

[valentin03]

Bah c'est de la comparaison par thèmes affectée de coeffs de pertinence (facultatif)
Total des compatibilité; et des incompatibilités
Ex:
Jojo: Aime la musique, le sport, les enfants et n'aime pas les animaux ni les sodas
Lili: Aime les animaux, le sport et n'aime pas la musique
c'est à toi de fixer les règles du jeu (les coeffs de pertinence).
Sans coeffs, c'est un simple bilan de compatibilité (total des "=" et des "-")
Comme avec des données "mobiles" tu n'a que les choix "positifs (sites et thèmes consultés) tu ne peux pas présumer que les sites et thèmes non consultés (visités) ne sont pas aimés, cela divise le problème par deux
Il te suffit de comparer le nombre d"égalités de choix par couples de noms de personne

[suzy91]

Merci pour ta repone. Je cherche a developper un algorithme pour cela, mais jusqu ici je ne sais pas trop comment proceder

[valentin03]

Merci pour ta repone. Je cherche a developper un algorithme pour cela, mais jusqu ici je ne sais pas trop comment proceder

Je ne sais avec quel langage tu code, mais perso et en Basic , je ferais avec deux tableaux de chaînes
Et du découpage de chaînes; mais bon, on ne va pas encombrer le forum avec un langage datant des mérovingiens

[valentin03]

Avec les couples, il faut refaire des comparaisons
En fixant un seuil minimum de compatibilité ce qui fait un peu d'élagage ce qui n'est pas plus mal et il serait même pertinent de faire abstraction totale du taux de compatibilité en partant du principe que si Toto s'entend avec Lili et que Lili s'entend avec Gugus; Toto s'entendra aussi avec Gugus

[suzy91]

Salut, du coup quel serait le language approprié pour ce genre d'algorithme?