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1. Alaggan, Mohammad. Private Peer-to-peer similarity computation in personalized collaborative platforms : Calcul de similarité confidentiel en pair-à-pair dans les plateformes collaboratives personnalisées.

Degree: Docteur es, Informatique, 2013, Rennes 1

Dans cette thèse nous considérons une plate-forme de filtrage collaboratif distribué dans laquelle chaque pair héberge ses informations personnelles, comme les URL qu'il a aimé,… (more)

Subjects/Keywords: Systèmes répartis; Réseaux poste à poste; Systèmes de recommandation; Réseaux anonymes; Vie privée; Distributed systems; Peer-to-peer systems; Recommender systems; Anonymous networks; Privacy

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APA (6th Edition):

Alaggan, M. (2013). Private Peer-to-peer similarity computation in personalized collaborative platforms : Calcul de similarité confidentiel en pair-à-pair dans les plateformes collaboratives personnalisées. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2013REN1S154

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Alaggan, Mohammad. “Private Peer-to-peer similarity computation in personalized collaborative platforms : Calcul de similarité confidentiel en pair-à-pair dans les plateformes collaboratives personnalisées.” 2013. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2013REN1S154.

MLA Handbook (7th Edition):

Alaggan, Mohammad. “Private Peer-to-peer similarity computation in personalized collaborative platforms : Calcul de similarité confidentiel en pair-à-pair dans les plateformes collaboratives personnalisées.” 2013. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Alaggan M. Private Peer-to-peer similarity computation in personalized collaborative platforms : Calcul de similarité confidentiel en pair-à-pair dans les plateformes collaboratives personnalisées. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2013. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S154.

Council of Science Editors:

Alaggan M. Private Peer-to-peer similarity computation in personalized collaborative platforms : Calcul de similarité confidentiel en pair-à-pair dans les plateformes collaboratives personnalisées. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S154

2. Boutet, Antoine. Decentralizing news personalization systems : Décentralisation des systèmes de personnalisation.

Degree: Docteur es, Informatique, 2013, Rennes 1

L'évolution rapide du web a changé la façon dont l'information est créée, distribuée, évaluée et consommée. L'utilisateur est dorénavant mis au centre du web en… (more)

Subjects/Keywords: Système de recommandation; Pair-à-pair; Personnalisation; Réseaux sociaux; Systèmes distribués; Protection de la vie privée; Algorithmes épidémiques; Distributed systems; Peer-to-peer; Personalization; Privacy; Gossip protocols; Social networks; Recommendation system

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APA (6th Edition):

Boutet, A. (2013). Decentralizing news personalization systems : Décentralisation des systèmes de personnalisation. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2013REN1S023

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Boutet, Antoine. “Decentralizing news personalization systems : Décentralisation des systèmes de personnalisation.” 2013. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2013REN1S023.

MLA Handbook (7th Edition):

Boutet, Antoine. “Decentralizing news personalization systems : Décentralisation des systèmes de personnalisation.” 2013. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Boutet A. Decentralizing news personalization systems : Décentralisation des systèmes de personnalisation. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2013. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S023.

Council of Science Editors:

Boutet A. Decentralizing news personalization systems : Décentralisation des systèmes de personnalisation. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S023

3. Jégou, Arnaud. Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation : Harnessing the power of implicit and explicit social networks through decentralization.

Degree: Docteur es, Informatique, 2014, Rennes 1

La personnalisation de contenu est devenu une fonctionnalité cruciale sur Internet, car elle aide les utilisateurs à filtrer le contenu qu'ils ne trouvent pas intéressant.… (more)

Subjects/Keywords: Algorithmes; Réseaux sociaux; Information sociale; Réseaux poste à poste; Systèmes de recommandation; Vie privée; Computer algorithms; Online social networks; Peer-to-peer; Privacy

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APA (6th Edition):

Jégou, A. (2014). Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation : Harnessing the power of implicit and explicit social networks through decentralization. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2014REN1S069

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Jégou, Arnaud. “Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation : Harnessing the power of implicit and explicit social networks through decentralization.” 2014. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2014REN1S069.

MLA Handbook (7th Edition):

Jégou, Arnaud. “Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation : Harnessing the power of implicit and explicit social networks through decentralization.” 2014. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Jégou A. Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation : Harnessing the power of implicit and explicit social networks through decentralization. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2014. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2014REN1S069.

Council of Science Editors:

Jégou A. Réseaux sociaux implicites et explicites, exploiter leur puissance grâce à la décentralisation : Harnessing the power of implicit and explicit social networks through decentralization. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2014. Available from: http://www.theses.fr/2014REN1S069

4. Olivares, Javier. Scaling out-of-core k-nearest neighbors computation on single machines : Faire passer à l'échelle le calcul "out-of-core" des K-plus proche voisins sur une seule machine.

Degree: Docteur es, Informatique, 2016, Rennes 1

La technique des K-plus proches voisins (K-Nearest Neighbors (KNN) en Anglais) est une méthode efficace pour trouver des données similaires au sein d'un grand ensemble… (more)

Subjects/Keywords: K-Plus proches voisins; Performance des algorithmes; Out-Of-Core; Seul ordinateur; K-Nearest Neighbors; Scalability, Algorithm's; Performance; Out-Of-Core; Single machine

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APA (6th Edition):

Olivares, J. (2016). Scaling out-of-core k-nearest neighbors computation on single machines : Faire passer à l'échelle le calcul "out-of-core" des K-plus proche voisins sur une seule machine. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2016REN1S073

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Olivares, Javier. “Scaling out-of-core k-nearest neighbors computation on single machines : Faire passer à l'échelle le calcul "out-of-core" des K-plus proche voisins sur une seule machine.” 2016. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2016REN1S073.

MLA Handbook (7th Edition):

Olivares, Javier. “Scaling out-of-core k-nearest neighbors computation on single machines : Faire passer à l'échelle le calcul "out-of-core" des K-plus proche voisins sur une seule machine.” 2016. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Olivares J. Scaling out-of-core k-nearest neighbors computation on single machines : Faire passer à l'échelle le calcul "out-of-core" des K-plus proche voisins sur une seule machine. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2016. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2016REN1S073.

Council of Science Editors:

Olivares J. Scaling out-of-core k-nearest neighbors computation on single machines : Faire passer à l'échelle le calcul "out-of-core" des K-plus proche voisins sur une seule machine. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016REN1S073

5. Gouta, Ali. Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks : Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles.

Degree: Docteur es, Traitement du signal et télécommunications, 2015, Rennes 1

Les réseaux cellulaires ont connu une croissance phénoménale du trafic alimentée par les nouvelles technologies d'accès cellulaire. Cette croissance est en grande partie tirée par… (more)

Subjects/Keywords: Réseaux mobiles; Cache transparent; Cdn; Prédiction; Préchargement; Réseaux sociaux; Streaming adaptatif; Mobile networks; Adaptive streaming; Caching; Cdn; Prediction; Prefetching; Social networks

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APA (6th Edition):

Gouta, A. (2015). Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks : Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2015REN1S001

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Gouta, Ali. “Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks : Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles.” 2015. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2015REN1S001.

MLA Handbook (7th Edition):

Gouta, Ali. “Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks : Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles.” 2015. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Gouta A. Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks : Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2015. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2015REN1S001.

Council of Science Editors:

Gouta A. Caching and prefetching for efficient video services in mobile networks : Caching et prefetching pour une livraison plus efficace des contenus vidéo dans les réseaux mobiles. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2015. Available from: http://www.theses.fr/2015REN1S001

6. Mittal, Nupur. Data, learning and privacy in recommendation systems : Donn?es, apprentissage et respect de la vie priv?e dans les syst?mes de recommandation.

Degree: Docteur es, Informatique, 2016, Rennes 1

Les syst?mes de recommandation sont devenus une partie indispensable des services et des applications d?internet, en particulier d? ? la surcharge de donn?es provenant de… (more)

Subjects/Keywords: Syst?mes de recommandation; K plus proches voisins; Diffusion de l'information; Respect de la vie priv?e; Qualit? et quantit? de donn?es; Apprentissage; Recommendation systems; K nearest neighbors; Information diffusion; Privacy in social networks; Data quality and quantity; Learning in recommendation systems

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APA (6th Edition):

Mittal, N. (2016). Data, learning and privacy in recommendation systems : Donn?es, apprentissage et respect de la vie priv?e dans les syst?mes de recommandation. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2016REN1S084

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Mittal, Nupur. “Data, learning and privacy in recommendation systems : Donn?es, apprentissage et respect de la vie priv?e dans les syst?mes de recommandation.” 2016. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2016REN1S084.

MLA Handbook (7th Edition):

Mittal, Nupur. “Data, learning and privacy in recommendation systems : Donn?es, apprentissage et respect de la vie priv?e dans les syst?mes de recommandation.” 2016. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Mittal N. Data, learning and privacy in recommendation systems : Donn?es, apprentissage et respect de la vie priv?e dans les syst?mes de recommandation. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2016. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2016REN1S084.

Council of Science Editors:

Mittal N. Data, learning and privacy in recommendation systems : Donn?es, apprentissage et respect de la vie priv?e dans les syst?mes de recommandation. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016REN1S084

7. Kloudas, Konstantinos. Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué : Leveraging content properties to optimize distributed storage systems.

Degree: Docteur es, Informatique, 2013, Rennes 1

Les fournisseurs de services de cloud computing, les réseaux sociaux et les entreprises de gestion des données ont assisté à une augmentation considérable du volume… (more)

Subjects/Keywords: Systèmes de stockage distribués; Systèmes large échelle; Déduplication; Distributed storage systems; Large scale systems; Deduplication

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APA (6th Edition):

Kloudas, K. (2013). Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué : Leveraging content properties to optimize distributed storage systems. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2013REN1S004

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Kloudas, Konstantinos. “Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué : Leveraging content properties to optimize distributed storage systems.” 2013. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2013REN1S004.

MLA Handbook (7th Edition):

Kloudas, Konstantinos. “Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué : Leveraging content properties to optimize distributed storage systems.” 2013. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Kloudas K. Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué : Leveraging content properties to optimize distributed storage systems. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2013. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S004.

Council of Science Editors:

Kloudas K. Exploitation du contenu pour l'optimisation du stockage distribué : Leveraging content properties to optimize distributed storage systems. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S004

8. Rault, Antoine. User privacy in collaborative filtering systems : Protection de la vie privée des utilisateurs de systèmes de filtrage collaboratif.

Degree: Docteur es, Informatique, 2016, Rennes 1

Les systèmes de recommandation essayent de déduire les intérêts de leurs utilisateurs afin de leurs suggérer des items pertinents. Ces systèmes offrent ainsi aux utilisateurs… (more)

Subjects/Keywords: Algorithmes; Vie privée; Systèmes de recommandation (informatique); Réseaux poste à poste (informatique); Algorithms; Privacy; Recommender systems (Information filtering); Peer-To-Peer architecture (Computer networks)

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APA (6th Edition):

Rault, A. (2016). User privacy in collaborative filtering systems : Protection de la vie privée des utilisateurs de systèmes de filtrage collaboratif. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2016REN1S019

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Rault, Antoine. “User privacy in collaborative filtering systems : Protection de la vie privée des utilisateurs de systèmes de filtrage collaboratif.” 2016. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2016REN1S019.

MLA Handbook (7th Edition):

Rault, Antoine. “User privacy in collaborative filtering systems : Protection de la vie privée des utilisateurs de systèmes de filtrage collaboratif.” 2016. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Rault A. User privacy in collaborative filtering systems : Protection de la vie privée des utilisateurs de systèmes de filtrage collaboratif. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2016. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2016REN1S019.

Council of Science Editors:

Rault A. User privacy in collaborative filtering systems : Protection de la vie privée des utilisateurs de systèmes de filtrage collaboratif. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2016. Available from: http://www.theses.fr/2016REN1S019

9. Van Kempen, Alexandre. Optimiser l'utilisation de la bande passante dans les systèmes de stockage distribué : Optimizing the bandwidth utilization in distributed storage systems.

Degree: Docteur es, Informatique, 2013, Rennes 1

Les systèmes de stockage actuels font face à une explosion des données à gérer. A l'échelle actuelle, il serait illusoire d'imaginer une unique entité centralisée… (more)

Subjects/Keywords: Stockage distribué; Bande passante; Codes correcteurs; Gateways; Timeout; Network coding; Bandwidth; Storage systems

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APA (6th Edition):

Van Kempen, A. (2013). Optimiser l'utilisation de la bande passante dans les systèmes de stockage distribué : Optimizing the bandwidth utilization in distributed storage systems. (Doctoral Dissertation). Rennes 1. Retrieved from http://www.theses.fr/2013REN1S024

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Van Kempen, Alexandre. “Optimiser l'utilisation de la bande passante dans les systèmes de stockage distribué : Optimizing the bandwidth utilization in distributed storage systems.” 2013. Doctoral Dissertation, Rennes 1. Accessed February 16, 2019. http://www.theses.fr/2013REN1S024.

MLA Handbook (7th Edition):

Van Kempen, Alexandre. “Optimiser l'utilisation de la bande passante dans les systèmes de stockage distribué : Optimizing the bandwidth utilization in distributed storage systems.” 2013. Web. 16 Feb 2019.

Vancouver:

Van Kempen A. Optimiser l'utilisation de la bande passante dans les systèmes de stockage distribué : Optimizing the bandwidth utilization in distributed storage systems. [Internet] [Doctoral dissertation]. Rennes 1; 2013. [cited 2019 Feb 16]. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S024.

Council of Science Editors:

Van Kempen A. Optimiser l'utilisation de la bande passante dans les systèmes de stockage distribué : Optimizing the bandwidth utilization in distributed storage systems. [Doctoral Dissertation]. Rennes 1; 2013. Available from: http://www.theses.fr/2013REN1S024

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