Optimisation Multi-Objectif pour la Recommandation : application à une MOOC d'entreprise

Autor:	Hafsa, Mounir, Wattebled, Pamela, Jacques, Julie, Jourdan, Laetitia
Přispěvatelé:	Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 (CRIStAL), Centrale Lille-Université de Lille-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), INSA Lyon
Jazyk:	francouzština
Rok vydání:	2022
Předmět:	Système de recommandation [MATH.MATH-CO]Mathematics [math]/Combinatorics [math.CO] [INFO.INFO-RO]Computer Science [cs]/Operations Research [cs.RO] Algorithmes évolutionnaires multiobjectifs
Zdroj:	23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne-Lyon, France
Popis:	International audience; Optimisation Multi-Objectif pour la Recommandation : application à une MOOC d'entreprise
Databáze:	OpenAIRE
Externí odkaz:	https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______4254::595e9deeb18f78534037af78da863597 https://hal.science/hal-03595358 Zobrazit plný text záznamu