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OSACA : Découverte d'attributs symboliques ordinaux
Auteurs :
Christophe Marsala,
Anne Laurent,
Marie-Jeanne Lesot,
Maria Rifqi,
Arnaud CastelltortLes bases de données dites hétérogènes contiennent des données décrites par des attributs à la fois symboliques et numériques. Cet article propose une méthode, appelée OSACA, pour identifier, parmi les attributs symboliques, les attributs ordinaux, en exploitant les informations fournies par les attributs numériques. Pour ce faire, OSACA procède en trois étapes : des motifs graduels sont d'abord extraits des attributs numériques. Des filtres morphologiques sont ensuite appliqués aux attributs symboliques pour déterminer des ordres sur les valeurs catégorielles à partir de l'ordre induit par les motifs graduels. Enfin, une mesure d'entropie d'ordre permet d'évaluer la pertinence des ordres candidats.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Luc Jaulin,
Matthias C. M. Troffaes,
Véronique Cherfaoui,
Olivier Pivert,
Henri Prade,
Grégory Smits,
Pierre Nerzic,
Olivier Pivert,
Marie-Jeanne Lesot,
Laurent Foulloy,
Lamia Berrah ,
Vincent Clivillé,
Christophe Marsala,
Anne Laurent,
Marie-Jeanne Lesot,
Maria Rifqi,
Arnaud Castelltort,
Sarra Saied,
Zied Elouedi,
Siwar Jendoubi,
Didier Coquin,
Reda Boukezzoula,
Arthur Guillon ,
Marie-Jeanne Lesot,
Christophe Marsala,
Grégory Smits,
Olivier Pivert,
Toan Ngoc Duong
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
Logique floue,
traitement données
Référence : 167707
Vers un modèle OLAP flou basé sur les bases de données NoSQL orientées graphes
Auteurs :
Anne Laurent,
Arnaud CastelltortLes modèles OLAP flous étendent les modèles proposés à partir des années 2000 pour gérer les données et/ou requêtes imprécises dans le contexte des bases de données décisionnelles. Ces modèles fournissent des outils de navigation à travers différents niveaux de granularité afin de permettre aux décideurs d'analyser les données notamment à différents niveaux de granularité. Des modèles multidimensionnels spécifiques, organisant les données sous la forme agrégée d'indicateurs analysés le long d'un ensemble de dimensions ont été proposés. Si des moteurs de bases de données purement OLAP ont été construits, la plupart des implantations actuelles de ces modèles exploitent les systèmes de bases de données relationnelles. Dans cet article, nous proposons d'exploiter les modèles NoSQL orientés graphes proposés plus récemment et permettant de traiter des volumes de données complexes plus importants. Ce travail est un premier pas vers la définition d'un langage dédié (Domain Specific Language) pour l'OLAP flou.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Susana Vieira,
Susana Vieira,
Carl Frélicot,
Frédéric Pichon,
Nathalie Hélal,
David Mercier,
Daniel Porumbel,
Éric Lefevre,
Sébastien Destercke,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Francis Faux,
Éric Lefevre,
Frédéric Pichon,
David Mercier,
Pauline Minary,
Benjamin Droit,
Safa Ben Ayed,
Zied Elouedi,
Éric Lefevre,
Anne Laurent,
Arnaud Castelltort,
Grégory Smits,
Olivier Pivert,
Pierre Nerzic,
Besma Khalfi,
Cyril De Runz,
Cyril De Runz,
Christophe Marsala,
François Meunier,
Laurent Castanié,
Reda Boukezzoula,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Reda Boukezzoula,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Akram Hacini,
Rabah Mazouzi,
Herman Akdag,
Jean-Philippe Poli,
Arnaud Grivet Sébert,
Miguel Couceiro,
Jean-Luc Marichal,
Jimmy Devillet,
Guillaume Petiot,
Miguel Couceiro,
Pierre Mercuriali,
Romain Péchoux,
Diadé Sow,
Abdelhak Imoussaten,
Pierre Couturier,
Jacky Montmain,
Miguel Couceiro,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Thomas Laurain,
Jimmy Lauber,
Zsofia Lendek,
Reinaldo Palhares,
Mohammed Chadli,
Souad Rabah,
Hervé Coppier,
Mathias Blandeau,
Thierry-Marie Guerra,
Philippe Pudlo,
François Gabrielli,
Victor Estrada-Manzo,
Doha El Hellani,
Ahmed El Hajjaji,
Roger Ceschi,
Abdelmadjid Cherifi,
Kevin Guelton,
Laurent Arcese,
Ahmed El Hajjaji,
Mohamed Chaabane,
Amel Ferjani,
Sébastien Lefort,
Marie-Jeanne Lesot,
Elisabetta Zibetti,
Charles Tijus,
Marcin Detyniecki,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Olivier Strauss,
Inés Couso,
Julien Pérolat,
Gilles Mauris,
Charles Lesniewska-Choquet,
Abdourrahmane Atto,
Abdourrahmane Atto
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
Logique floue,
traitement données
Référence : 156608
