Djamel A. Zighed – författare
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Mining Complex Data
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The aim of this book is to gather the most recent works that address issues related to the concept of mining complex data. The whole knowledge discovery process being involved, our goal is to provide researchers dealing with each step of this process by key entries. Actually, managing complex data within the KDD process implies to work on every step, starting from the pre-processing (e.g. structuring and organizing) to the visualization and interpretation (e.g. sorting or filtering) of the results, via the data mining methods themselves (e.g. classification, clustering, frequent patterns extraction, etc.). The papers presented here are selected from the workshop papers held yearly since 2006.
Advances in Knowledge Discovery and Management
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Mining Complex Data
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Le présent numéro spécial de la revue RNTI est le prolongement de l''atelier « Apprentissage et Visualisation » qui s''est tenu au cours de la plateforme AFIA en 2009. Cette manifestation a été l''occasion de faire le point sur les techniques et les applications utilisant conjointement l''apprentissage et la visualisation dans le domaine de la fouille de données, et d''établir un dialogue entre chercheurs et industriels oeuvrant dans ces domaines. Plus précisément, les articles sélectionnés du numéro concernent la construction et visualisation de graphes de voisinage, l''apprentissage de structures classificatoires visuelles avec les cartes de Kohonen, la découverte visuelle de motifs dans les systèmes d''information géographique, l''utilisation de contraintes pour interagir avec une visualisation ou encore, l''amélioration des méthodes de visualisation par projection.
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La sélection d''articles publiés dans le présent recueil constitue les actes des XIe « Journées Internationales Francophones Extraction et Gestion des Connaissances » (EGC2011)qui se sont déroulées au Quartz à Brest du 25 au 28 janvier 2011. L''objectif de ces journées scientifiques est de rassembler dans un même lieu les chercheurs de disciplines connexes (Bases de Données, Statistiques, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion des Connaissances et Fouille de Données) et les ingénieurs qui mettent en oeuvre sur des données réelles des méthodes d''extraction et de gestion des connaissances afin de contribuer à la formation d''une communauté scientifique dans le monde francophone. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l''extraction et de la gestion des connaissances.
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Le présent numéro spécial de la revue RNTI regroupe les versions longues d''une sélection d''articles présentés lors des 41èmes Journées de Statistique, qui ont eu lieu du 25 au 29 mai 2009 à Bordeaux, portant sur des sujets à la frontière entre statistique et nouvelles technologies de l''information. Les articles sélectionnés du numéro concernent des sujets assez variés allant de l''apprentissage automatique à l''estimation de paramètres pour des modèles de données fonctionnelles, ou encore des méthodes bayésiennes, dont la présentation est de nature didactique, à des stratégies d''accès à distance à des données confidentielles anonymisées.
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Le présent numéro spécial de la revue RNTI concerne la VIIe édition de la Conférence francophone sur les entrepôts de données et l''analyse en ligne (EDA''11). Cette manifestation a été l''occasion de faire le point sur les approches théoriques et applicatives pour la conception et l''interrogation des entrepôts de données. Elle permet d''établir un dialogue entre les chercheurs et les industriels oeuvrant dans ces domaines. Les articles sélectionnés du numéro concernent la conception des entrepôts de données, l''analyse, la personnalisation et la recommandation dans les systèmes OLAP, l''analyse en ligne des données complexes (spatiales, textuelles et XML), et l''optimisation des performances.
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Le présent numéro spécial de la revue RNTI est le prolongement des dernières journées nationales de travail et des derniers ateliers organisés par le groupe de travail EGC-Fouille de Données Complexes. Le groupe de travail s''est focalisé ces dernières années sur la fouille de données complexes lorsque la complexité est liée aux données multiples. Ces manifestations furent l''occasion de rassembler des chercheurs et des industriels désireux de dialoguer en partageant leurs expériences et problématiques dans ce domaine. Plus précisément, ce numéro regroupe les articles sélectionnés à la suite d''un appel national, répartis en 5 parties : la première partie concerne le traitement automatique d''informations complexes ; la deuxième partie aborde l''apprentissage non supervisé avec les cartes topologiques probabilistes, une approche collaborative et une approche multi-échelle ; la troisième partie s''intéresse à l''apprentissage supervisé et faiblement supervisé avec des techniques d''enrichissement ; la quatrième partie aborde les approches crédibilistes appliquées à des données complexes, multi-vues ou multi-sources. La dernière partie expose des approches visuelles et floues pour l''exploration des données et l''organisation des informations hétérogènes, multi-sources, imprécises.
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Ce numéro spécial de la revue RNTI est le prolongement de la quatrième édition des journées thématiques sur l''apprentissage et la fouille de données organisées en mai 2010 par les laboratoires LIPN et L2TI de l''Université Paris 13. Ces journées ont été l''occasion de faire le point sur l''état de l''art des techniques et des applications utilisant l''apprentissage artificiel dans le domaine de la fouille de données, et d''établir un dialogue entre chercheurs et industriels oeuvrant dans ces domaines. Les articles ici réunis abordent différents aspects de l''apprentissage artificiel et de la fouille de données. Le lecteur trouvera ainsi, aux côtés de quelques articles plutôt théoriques, des exemples d''approches appliquées à des problèmes actuels, comme la prévision de trajectoires ou l''analyse des réseaux sociaux.
787 kr
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Le présent numéro spécial de la revue RNTI est le prolongement des dernières journées nationales de travail et des derniers ateliers organisés par le groupe de travail EGC-Fouille de Données Complexes. Le groupe de travail s''est focalisé ces dernières années sur la fouille de données complexes lorsque la complexité est liée aux données multiples. Ces manifestations furent l''occasion de rassembler des chercheurs et des industriels désireux de dialoguer en partageant leurs expériences et problématiques dans ce domaine. Plus précisément, ce numéro regroupe les articles sélectionnés à la suite d''un appel national, répartis en 5 parties : la première partie concerne le traitement automatique d''informations complexes ; la deuxième partie aborde l''apprentissage non supervisé avec les cartes topologiques probabilistes, une approche collaborative et une approche multi-échelle ; la troisième partie s''intéresse à l''apprentissage supervisé et faiblement supervisé avec des techniques d''enrichissement ; la quatrième partie aborde les approches crédibilistes appliquées à des données complexes, multi-vues ou multi-sources. La dernière partie expose des approches visuelles et floues pour l''exploration des données et l''organisation des informations hétérogènes, multi-sources, imprécises.
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La sélection d''articles publiés dans le présent recueil constitue les actes des 12e Journées Internationales Francophones Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2012) qui se sont déroulées à l''université de Bordeaux I du 31 janvier au 3 février 2012. L''objectif de ces journées scientifiques est de rassembler dans un même lieu les chercheurs de disciplines connexes (Bases de Données, Statistiques, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion des Connaissances et Fouille de Données) et les ingénieurs qui mettent en oeuvre sur des données réelles des méthodes d''extraction et de gestion des connaissances. Cette conférence est un événement majeur fédérateur de la communauté francophone en Extraction et Gestion des Connaissances et regroupe des chercheurs de nombreux pays (notamment France, Belgique, Suisse, Canada, Afrique du Nord). Le programme de la conférence comprend aussi des présentations de chercheurs invités reconnus mondialement pour leurs travaux. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l''extraction et de la gestion des connaissances.
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La sélection d''articles publiés dans le présent recueil constitue les actes des 8e journées de la Conférence francophone sur les Entrepôts de Données et l''Analyse en ligne (EDA''12) qui s''est déroulée à Bordeaux les 12 et 13 juin 2012. Cette manifestation annuelle est l''occasion d''échanges entre les chercheurs, les industriels et les utilisateurs intéressés par les nouvelles approches pour les architectures, l''intégration, la modélisation, l''interrogation et l''optimisation des technologies d''analyse en ligne (OLAP) et de l''entreposage de données.
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Les technologies d''analyse en ligne (OLAP) et d''entreposage de données se sont imposées comme des outils fondamentaux et incontournables de l''informatique décisionnelle. Elles sont aujourd''hui confrontées à de nouveaux défis scientifiques qui apparaissent avec la prolifération de nouveaux types de données (spatiales, flots, évolutives, etc.), de nouvelles architectures et infrastructures (Cloud, Web de données, etc.), un volume toujours croissant, et la volonté de les rendre plus accessibles aux différents types d''utilisateur. Cette évolution soulève des verrous scientifiques qui nécessitent la définition de nouvelles approches pour les architectures, l''intégration, la modélisation, l''interrogation et l''optimisation. La conférence francophone sur les entrepôts de données et l''analyse en ligne EDA, arrivée à sa neuvième édition, vise à créer un contexte pour la rencontre et l''échange entre chercheurs, industriels et utilisateurs français et francophones intéressés par les avancées dans les entrepôts de données et l''analyse en ligne. Le présent recueil constitue les actes du colloque EDA 2013, qui s''est déroulé à Blois les 13 et 14 juin, avec un programme comprenant douze présentations scientifiques, trois conférences invitées, et a été précédé d''un atelier d''une demi-journée sur le thème de l''OLAP spatial.
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La sélection d’articles publiés dans ce recueil constitue les actes des 14e Journées Internationales Francophones Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2014) qui se sont déroulées à l’IRISA, université de Rennes I, et au centre de recherche INRIA Rennes, Bretagne, Atlantique du 28 au 31 janvier 2014. L’objectif de ces journées scientifiques est de rassembler dans un même lieu les chercheurs de disciplines connexes (bases de données, statistiques, apprentissage, représentation des connaissances, gestion des connaissances et fouille de données) et les ingénieurs qui mettent en œuvre sur des données réelles des méthodes d’extraction et de gestion des connaissances. Cette conférence est un événement majeur fédérateur de la communauté francophone en Extraction et Gestion des Connaissances et regroupe des chercheurs de nombreux pays (notamment France, Belgique, Suisse, Canada, Afrique du Nord). Le programme de la conférence comprend aussi des présentations de chercheurs invités reconnus mondialement pour leurs travaux. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l’extraction et de la gestion des connaissances.
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Ce numéro a pour objectif de réunir les travaux traitant d’une part, des problématiques liées aux sources ouvertes hétérogènes et indépendantes, et d’autre part, des problématiques concernant les liens sémantiques pouvant exister entre les données structurées afin de faciliter leur exploitation et leur intégration via le Web de données. Nous nous sommes intéressés également au traitement des grandes masses de données (“Big data”). En effet, l’explosion récente des données disponibles sur le Web a fait émerger de nouvelles problématiques visant à adapter et optimiser toute la chaîne de traitement de l’information face aux nouveaux volumes à traiter.