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Moteurs de recherche web - Google, Bing et leurs challengersArticle de référence | Réf : H7245 v1
Auteur(s) : Gérald KEMBELLEC, Max CHEVALIER, Damien DUDOGNON
Date de publication : 10 nov. 2015
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Mahout est une plateforme qui est soutenue et développée par la communauté Apache. L'objectif du projet Mahout est de fournir un environnement permettant de créer rapidement des algorithmes d'apprentissage robustes et performants. Cette plateforme intègre un grand nombre d'algorithmes et notamment des algorithmes de recommandation. Afin d'améliorer les traitements et pour favoriser le passage à l'échelle, les algorithmes peuvent tirer parti, par exemple, du paradigme Map/Reduce.
L'architecture d'une application de recommandation reposant sur Mahout est construite sur quatre principales couches (figure 11) :
l'application qui va faire appel au processus de recommandation ;
la méthode de recommandation sur laquelle repose le processus de recommandation ;
les modèles des données utilisés dans le processus de recommandation ;
le stockage physique des données utilisées dans le processus de recommandation.
Le processus de recommandation dans Mahout admet les données (préférences utilisateurs ou notes, etc.) comme entrées, et le résultat de prédiction comme sortie.
En accord avec l'architecture d'une application de recommandation Mahout, nous nous proposons de développer un programme principal qui va prédire les notes pour des items pour un utilisateur donné. Comme exemple concret, nous proposons d'utiliser la collection de données de films MovieLens.
4.1 Étape 1 : téléchargement de la collection de données
La collection de données utilisée est une collection « légère » contenant 100 000 notes données par 943 utilisateurs. La collection concerne 1 682 films.
L'URL permettant de télécharger la collection est : http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip
Le contenu de cette archive est varié (cf. http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k-README.txt pour plus de détails). Dans notre cas, nous utiliserons le fichier nommé « u.data » qui contient l'ensemble des notes....
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DOCUMENTS NUMÉRIQUES GESTION DE CONTENU
(1) - RESNICK (P.), IACOVOU (N.), SUCHAK (M.), BERGSTROM (P.), RIEDL (J.) - GroupLens. - In Proceedings of the 1994 ACM conference on Computer supported cooperative work – CSCW '94, p. 175-186 (1994).
(2) - STENGER (T.), COUTANT (A.) - La prescription ordinaire sur les réseaux socionumériques. - In Médias 09, entre communautés et mobilité, p. 1-24 (2009).
(3) - DE CERTAU (M.) - L'invention du quotidien. Tome 1 : Arts de faire. - Folio. Gallimard, Paris(1990).
(4) - COUTANT (A.) - Quelle place pour l'innovation dans les médias sociaux ? - Commun. Organ., n° 43, p. 123-134, juin 2013.
(5) - STENGER (T.), COUTANT (A.) - Web 2.0 et médias sociaux. - In E-marketing et E-commerce. Concepts, Outils, Pratiques, Management., STENGER (T.) ET BOURLIATAUX-LAJOINIE (S.), Éd. Dunod, Paris, p. 63-115 (2011).
...
The R Project for Statistical Computing. Sous licence GPL, disponible pour plateformes Microsoft, Apple, Unix et Linux à l'URL http://www.r-project.org/ (page consultée le 3 août 2015).
BiostatGV propriété de l'institut Pierre Louis d'Épidémiologie et de Santé Publique UMR S 1136, affilié à l'INSERM et l'Université Pierre et Marie Curie (anciennement UMR S 707). Interface PHP en ligne avec R pour un calcul de corrélation, permet également de formater des valeurs d'entrée vers R depuis un tableur par copier/coller http://marne.u707.jussieu.fr/biostatgv/?module=tests/pearson (page consultée le 3 août 2015).
Mahout, Copyright © 2014, The Apache Software Foundation, Sous licence...
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