\relax 
\providecommand\hyper@newdestlabel[2]{}
\citation{Soto2}
\citation{MUANGPRATHUB2020e05227}
\citation{9870279}
\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {7}Système de Recommandation dans AI-VT}{73}{chapter.7}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Introduction}{73}{section.7.1}\protected@file@percent }
\citation{Liu2023}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Modèle Proposé}{74}{section.7.2}\protected@file@percent }
\newlabel{eqBeta}{{7.1}{75}{Modèle Proposé}{equation.7.2.1}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Variables et paramètres du modèle proposé\relax }}{75}{table.caption.44}\protected@file@percent }
\newlabel{tabPar}{{7.1}{75}{Variables et paramètres du modèle proposé\relax }{table.caption.44}{}}
\newlabel{eqsMg}{{7.2}{75}{Modèle Proposé}{equation.7.2.2}{}}
\citation{Arthurs}
\newlabel{eqgtc}{{7.3}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.3}{}}
\newlabel{eqltc}{{7.4}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.4}{}}
\newlabel{eqBRnd}{{7.5}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.5}{}}
\newlabel{eqsncl}{{7.6}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.6}{}}
\newlabel{eqsGT}{{7.7}{76}{Modèle Proposé}{equation.7.2.7}{}}
\@writefile{loa}{\contentsline {algorithm}{\numberline {1}{\ignorespaces Stochastic Recommendation Model\relax }}{76}{algorithm.1}\protected@file@percent }
\newlabel{alg2}{{1}{76}{Stochastic Recommendation Model\relax }{algorithm.1}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.3}Résultats}{76}{section.7.3}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.1}{\ignorespaces Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }}{77}{figure.caption.45}\protected@file@percent }
\newlabel{figData}{{7.1}{77}{Boîte à moustaches pour la base de données générée\relax }{figure.caption.45}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }}{77}{table.caption.46}\protected@file@percent }
\newlabel{tabDataSet}{{7.2}{77}{Description des variables utilisées dans la base de données evaluée\relax }{table.caption.46}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }}{77}{table.caption.47}\protected@file@percent }
\newlabel{tabgm1}{{7.3}{77}{Valeurs des paramètres pour les scénarios evalués\relax }{table.caption.47}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.2}{\ignorespaces Résultats pour le premier test\relax }}{78}{figure.caption.48}\protected@file@percent }
\newlabel{figCmp2}{{7.2}{78}{Résultats pour le premier test\relax }{figure.caption.48}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.3}{\ignorespaces Résultats pour le deuxième Test\relax }}{79}{figure.caption.49}\protected@file@percent }
\newlabel{figCmp3}{{7.3}{79}{Résultats pour le deuxième Test\relax }{figure.caption.49}{}}
\newlabel{eqMetric1}{{7.8}{79}{Résultats}{equation.7.3.8}{}}
\newlabel{eqMetric2}{{7.9}{79}{Résultats}{equation.7.3.9}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats pour le troisième Test\relax }}{80}{figure.caption.50}\protected@file@percent }
\newlabel{figCmp4}{{7.4}{80}{Résultats pour le troisième Test\relax }{figure.caption.50}{}}
\newlabel{eqXc}{{7.10}{80}{Résultats}{equation.7.3.10}{}}
\newlabel{eqYc}{{7.11}{80}{Résultats}{equation.7.3.11}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.4}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{80}{table.caption.52}\protected@file@percent }
\newlabel{tabRM}{{7.4}{80}{Résultats de la métrique $rp_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.52}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Métrique pour le parcours standard\relax }}{81}{figure.caption.51}\protected@file@percent }
\newlabel{figMetric}{{7.5}{81}{Métrique pour le parcours standard\relax }{figure.caption.51}{}}
\newlabel{eqMetricS1}{{7.12}{81}{Résultats}{equation.7.3.12}{}}
\newlabel{eqMetricS2}{{7.13}{81}{Résultats}{equation.7.3.13}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }}{82}{figure.caption.53}\protected@file@percent }
\newlabel{figMetric2}{{7.6}{82}{Fonction d'évaluation métrique à chaque niveau de complexité (Soft learning)\relax }{figure.caption.53}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.5}{\ignorespaces Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{82}{table.caption.54}\protected@file@percent }
\newlabel{tabRM2}{{7.5}{82}{Résultats de la métrique $rs_c(x)$ (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.54}{}}
\newlabel{eqCS}{{7.14}{82}{Résultats}{equation.7.3.14}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.6}{\ignorespaces Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }}{82}{table.caption.55}\protected@file@percent }
\newlabel{tabCS}{{7.6}{82}{Moyenne de la diversité des propositions pour tous les apprenants. Une valeur plus faible représente une plus grande diversité. (CBR - Système sans modèle de recommandation, DM - Modèle deterministique, SM - Modèle stochastique)\relax }{table.caption.55}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.4}Discussion et Conclusions}{83}{section.7.4}\protected@file@percent }
\citation{jmse11050890}
\citation{ZHANG2018189}
\citation{NEURIPS2023_9d8cf124}
\citation{pmlr-v238-ou24a}
\citation{math12111758}
\citation{NGUYEN2024111566}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.5}Concepts Associés}{84}{section.7.5}\protected@file@percent }
\newlabel{eqbkt1}{{7.15}{84}{Concepts Associés}{equation.7.5.15}{}}
\newlabel{eqbkt2}{{7.16}{84}{Concepts Associés}{equation.7.5.16}{}}
\newlabel{eqbkt3}{{7.17}{84}{Concepts Associés}{equation.7.5.17}{}}
\newlabel{fbeta}{{7.18}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.18}{}}
\newlabel{eqGamma1}{{7.19}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.19}{}}
\newlabel{f2beta}{{7.20}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.20}{}}
\newlabel{f3Beta}{{7.21}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.21}{}}
\newlabel{eqJac}{{7.22}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.22}{}}
\newlabel{f4Beta}{{7.23}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.23}{}}
\newlabel{f5Beta}{{7.24}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.24}{}}
\newlabel{f6Beta}{{7.25}{85}{Concepts Associés}{equation.7.5.25}{}}
\citation{Li_2024}
\citation{Kim2024}
\citation{10.1007/978-3-031-63646-2_11}
\newlabel{f7Beta}{{7.26}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.26}{}}
\newlabel{dkl}{{7.27}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.27}{}}
\newlabel{djs}{{7.28}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.28}{}}
\newlabel{djs2}{{7.29}{86}{Concepts Associés}{equation.7.5.29}{}}
\citation{10.1145/3578337.3605122}
\citation{lei2024analysis}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Schéma de l'architecture du modèle proposé\relax }}{87}{figure.caption.56}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:Amodel}{{7.7}{87}{Schéma de l'architecture du modèle proposé\relax }{figure.caption.56}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.6}Modèle Proposé}{87}{section.7.6}\protected@file@percent }
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.7}{\ignorespaces Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées\relax }}{88}{table.caption.57}\protected@file@percent }
\newlabel{tabvp}{{7.7}{88}{Paramètres (p), variables (v) et fonctions (f) du modèle proposé et les métriques utilisées\relax }{table.caption.57}{}}
\newlabel{IntEq1}{{7.30}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.6.30}{}}
\newlabel{IntEq2}{{7.31}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.6.31}{}}
\newlabel{eqMixModels}{{7.32}{88}{Modèle Proposé}{equation.7.6.32}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.7}Résultats et Discussion}{88}{section.7.7}\protected@file@percent }
\citation{badier:hal-04092828}
\citation{doi:10.1137/23M1592420}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.1}Régression dans la base de données des apprenants avec ESCBR-SMA}{89}{subsection.7.7.1}\protected@file@percent }
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Description des scénarios\relax }}{89}{table.caption.58}\protected@file@percent }
\newlabel{tab:scenarios}{{7.8}{89}{Description des scénarios\relax }{table.caption.58}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Liste des algorithmes évalués \relax }}{90}{table.caption.59}\protected@file@percent }
\newlabel{tabAlgs}{{7.9}{90}{Liste des algorithmes évalués \relax }{table.caption.59}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions\relax }}{90}{table.caption.60}\protected@file@percent }
\newlabel{tab:results}{{7.10}{90}{Résultats de la régression pour la base de données des apprenants avec 100 exécutions\relax }{table.caption.60}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.2}Progression des connaissances}{90}{subsection.7.7.2}\protected@file@percent }
\newlabel{eqprog1}{{7.33}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.33}{}}
\newlabel{eqprog2}{{7.34}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.34}{}}
\newlabel{eqVarP}{{7.35}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.35}{}}
\newlabel{eqTEK}{{7.36}{91}{Progression des connaissances}{equation.7.7.36}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.3}Comparaison entre TS et BKT}{91}{subsection.7.7.3}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.8}{\ignorespaces Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }}{92}{figure.caption.61}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:evolution}{{7.8}{92}{Progression des connaissances avec l'échantillonnage de Thompson selon la divergence de Jensen-Shannon\relax }{figure.caption.61}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.4}Système de recommandation avec ESCBR-SMA}{92}{subsection.7.7.4}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.9}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS\relax }}{93}{figure.caption.62}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:EvGrades}{{7.9}{93}{Comparaison de l'évolution des notes entre les algorithmes BKT et TS\relax }{figure.caption.62}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.7.5}Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{93}{subsection.7.7.5}\protected@file@percent }
\newlabel{eqjs4}{{7.37}{93}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.7.37}{}}
\newlabel{eqjs5}{{7.38}{93}{Progression des connaissances TS vs TS et ESCBR-SMA}{equation.7.7.38}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.10}{\ignorespaces Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS\relax }}{94}{figure.caption.63}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:EvCL}{{7.10}{94}{Comparaison de l'évolution des niveaux entre les algorithmes BKT et TS\relax }{figure.caption.63}{}}
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants\relax }}{94}{figure.caption.64}\protected@file@percent }
\newlabel{fig_cmp2}{{7.11}{94}{Normalisation de la différence de progression entre l'échantillonnage de Thompson et l'échantillonnage de Thompson avec ESCBR pour 1000 apprenants\relax }{figure.caption.64}{}}
\citation{10.1145/3578337.3605122}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.8}Conclusion}{95}{section.7.8}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.9}Modèle Proposé}{95}{section.7.9}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Architecture Proposed Algorithm\relax }}{96}{figure.caption.65}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:Amodel}{{7.12}{96}{Architecture Proposed Algorithm\relax }{figure.caption.65}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.11}{\ignorespaces Parameters (p), variables (v) and functions (f) of proposed algorithm and metrics\relax }}{96}{table.caption.66}\protected@file@percent }
\newlabel{tabvp}{{7.11}{96}{Parameters (p), variables (v) and functions (f) of proposed algorithm and metrics\relax }{table.caption.66}{}}
\newlabel{IntEq1}{{7.39}{96}{Modèle Proposé}{equation.7.9.39}{}}
\citation{Kuzilek2017}
\newlabel{IntEq2}{{7.40}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.40}{}}
\newlabel{eqMixModels}{{7.41}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.41}{}}
\newlabel{hp1}{{7.42}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.42}{}}
\newlabel{hp21}{{7.43}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.43}{}}
\newlabel{hp22}{{7.44}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.44}{}}
\newlabel{hp31}{{7.45}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.45}{}}
\newlabel{hpfa}{{7.46}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.46}{}}
\newlabel{hpfb}{{7.47}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.47}{}}
\newlabel{eqBetaH}{{7.48}{97}{Modèle Proposé}{equation.7.9.48}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.10}Résultats et Discussion}{98}{section.7.10}\protected@file@percent }
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.10.1}Système de recommandation avec une base de données d'étudiants réels (TS avec Hawkes)}{98}{subsection.7.10.1}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.13}{\ignorespaces Number of recommendations by complexity level (left static learning process, right dynamic learning process with Hawkes process)\relax }}{98}{figure.caption.67}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:stabilityBP}{{7.13}{98}{Number of recommendations by complexity level (left static learning process, right dynamic learning process with Hawkes process)\relax }{figure.caption.67}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {7.10.2}Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{98}{subsection.7.10.2}\protected@file@percent }
\newlabel{metric1}{{7.49}{99}{Base de données simulée (ESCBR, TS avec Hawkes)}{equation.7.10.49}{}}
\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.12}{\ignorespaces Metric comparison ESCBR-TS and ESCBR-TS-Hawkes\relax }}{99}{table.caption.68}\protected@file@percent }
\newlabel{tab:my_label}{{7.12}{99}{Metric comparison ESCBR-TS and ESCBR-TS-Hawkes\relax }{table.caption.68}{}}
\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.11}Conclusion}{99}{section.7.11}\protected@file@percent }
\@writefile{lof}{\contentsline {figure}{\numberline {7.14}{\ignorespaces Variance evolution for Beta distribution of probability and all complexity levels (Top: static learning process. Bottom: dynamic learning process with Hawkes process)\relax }}{100}{figure.caption.69}\protected@file@percent }
\newlabel{fig:vars}{{7.14}{100}{Variance evolution for Beta distribution of probability and all complexity levels (Top: static learning process. Bottom: dynamic learning process with Hawkes process)\relax }{figure.caption.69}{}}
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