Un Système De Recommandation Adapté À L'e-learning, Basée Sur L'analyse Des Sentiments Et L'analyse Des Réseaux Sociaux

Résumé: Pour faire une recommandation au sujet d’une entité cible donnée, un système de recommandation regroupe les avis ou opinions des utilisateurs sur Internet. En général, de bons avis donnent une recommandation positive et de mauvaises opinions donnent une recommandation négative. Il s’agit ici de prendre en compte les avis des utilisateurs sur Internet pour aider l’apprenant à prendre sa décision. Par exemple, si un grand nombre d’utilisateurs a trouvé un service (une ressource pédagogique) intéressant, on peut s’attendre à ce que l’apprenant le trouve également intéressant. Objectif L’objectif du sujet est de développer un système de recommandation adapté à l’e-learning qui utilise l’analyse des sentiments et l’analyse des réseaux sociaux pour évaluer la recommandation d’une ressource pédagogique cible. Ce système de recommandation permettra de récupérer les opinions des apprenants sur plusieurs sites et prendra en considération les avis des apprenants sous forme quantitative et sous forme textuelle. L’analyse des sentiments sera utilisée pour déterminer si une opinion donnée sous forme textuelle est positive ou négative. Le système de recommandation utilisera l’analyse des réseaux sociaux pour personnaliser les recommandations en fonction des préférences de l’apprenant et de ses activités.

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