Boutheina Ben Yaghlane

Les publications de Boutheina Ben Yaghlane :

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Les articles

Maintenance du Skyline sur des données évidentielles

Auteurs : Sayda Elmi, Mohamed Anis Bach Tobji, Dalila Koulougli, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane

Dans de nombreuses applications récentes, les données sont intrinsèquement imparfaites, i.e., incertaines, imprècises et incomplètes. Plusieurs travaux se sont intéressés à la gestion des bases de données incertaines. L'incertitude de données peut être modélisée au moyen de la théorie de l'évidence. D'autre part, l'opérateur skyline est un outil puissant pour extraire les objets les plus intéressants dans une base de données. Cependant, la maintenance du résultat du skyline reste toujours une tâche délicate en présence des mises à jour règulières dans une base de données. Cet article aborde le problème de la maintenance des objets skyline dans le contexte des bases de données incertaines où les mises à jour sont fréquentes. En particulier, nous proposons des algorithmes pour la maintenance des objets skyline dans le cas d'insertion ou de suppression d'objets. Les expérimentations menées démontrent l'efficacité de notre approche.

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LFA 2016 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Olivier Pivert, Slama Olfa, Virginie Thion, Belkasmi Djamal, Allel Hadjali, hamid Azzoune, Sayda Elmi, Mohamed Anis Bach Tobji, Dalila Koulougli, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Benedicte Legastelois, Marie-Jeanne Lesot, Adrien Revault d'Allonnes, Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider, Henri Prade, Quentin Brabant, Miguel Couceiro, Trabelsi Asma, Elouedi Zied, Éric Lefevre, Wenlu Yang, Christophe Marsala, Maria Rifqi, Patrick Garda, Andrea Pinna, Sébastien Destercke, Marie-Hélène Masson, Gen Yang, Thi Van Anh Nguyen, Benyamine Allouche, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Cung Le, QUOC VIET DANG, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Lyna Kherbouche, Mohammed Chadli, Ahmed El Hajjaji, Nicolas Hug, Henri Prade, Gilles Richard, Mathieu Serrurier, Sylvie Galichet, Reda Boukezzoula, Azza Zidi, Nahla Ben Amor, Raouia Ayachi, Nathalie Chetcuti-Sperandio, Fabien Delorme, Sylvain Lagrue, Abdelhak Imoussaten, Benjamin Duthil, François Trousset, Jacky Montmain, Inés Couso, Didier Dubois, Frédéric Pichon, Anne-Laure Jousselme, Lionel Valet, Sylvie Galichet, Rihab Ben Ameur, Didier Coquin, Larbi Kharroubi, Hichem Maaref, Wahid Nouibat, Doha El Hellani, Ahmed El Hajjaji, Roger Ceschi, Jean-Philippe Poli, Laurence Boudet, Guillaume Petiot, Zina Ait Yakoub, Yassine Djouadi, Didier Dubois, Henri Prade, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Arthur Guillon , Marie-Jeanne Lesot, Christophe Marsala, Carl Frélicot, Michel Berthier, Saadallah El-Asmar, Aurélien Moreau, Olivier Pivert, Grégory Smits, Sébastien Lefort, Marie-Jeanne Lesot, Elisabetta Zibetti, Charles Tijus, Marcin Detyniecki, Marcin Detyniecki, Karima Akli-Astouati, Nesrine Sid-Aaddila, Fatima-Zohra Belabdi, Hiba Belhadi, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Mathias Blandeau, Victor Estrada-Manzo, Thierry Marie Guerra, Philippe Pudlo, François Gabrielli, Besma Belhadj, Rémi Losero, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Pascal Maurel
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : traitement données, IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue
Référence : 156503

Vers des relations temporelles tolérantes

Auteurs : Aymen Gammoudi, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane

Les relations temporelles d'Allen forment un formalisme bien connu et utilisé pour la modélisation et la manipulation des données temporelles. Ce papier discute une nouvelle idée permettant d'introduire une certaine souplesse dans la définition des relations entre deux intervalles de temps flous. Le concept clé de cette approche est une relation de tolérance floue convenablement modélisée. Des relations temporelles d'Allen tolérantes sont définies au moyen d'opérations de dilatation et d'érosion appliquées sur les intervalles de temps initiaux. Cette extension des relations d'Allen est étudiée dans un but d'interrogation de bases de données temporelles à l'aide du language TSQLf introduit dans un précédent travail.

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LFA 2015

Auteur : Collectif LFA
Contributeurs : Anne-Laure Jousselme, Didier Dubois, Henri Prade, Michel Grabish, Grégory Smits, Olivier Pivert, Olivier Pivert, Grégory Smits, Ludovic Liétard, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Salim Labiod, Thierry-Marie Guerra, Abdelmadjid Cherifi, Kevin Guelton, Laurent Arcese, Amal Ben Rjad, Mouloud Kharoune, Zoltan Miklos, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane, Sébastien Harispe, Abdelhak Imoussaten, François Trousset, Jacky Montmain, Faten Elarbi, Tassadit Bouadi, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane, Sabrine Mallek, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Saïd Jabbour, Badran Raddaoui, Lakdhar Sais, Didier Dubois, Agnès Rico, Marc Pirlot, Henri Prade, Manel Ayadi, Nahla Ben Amor, Laurence Cornez, Alberto Donizetti, Jean-Philippe Poli, Laurence Boudet, Abdelwahab Naji, Mohamed Ramdani, Bruno Teheux, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Claudette Cayrol, Didier Dubois, Fayal Touazi, Miguel Couceiro, Quentin Brabant, Diadé Sow, Abdelhak Imoussaten, Pierre Couturier, Jacky Montmain, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Faial Bourahala, Farid Khaber, Mourad Oussalah, Naima Bouzera, Rémi Losero, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Paul-Antoine Bisgambiglia, Romain Franceschini, Damien Foures, Éric Innocenti, Nessrine El Hadj Salem, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Aymen Gammoudi, Aymen Gammoudi, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Salem Benferhat, Amélie Levray, Karim Tabia, Henri Prade, Asma Belhadi, Didier Dubois, Faiza Khellaf-Hamed, Henri Prade, Amal Oudni, Mohamed Amine Boukhaled, Gauvain Bourgne, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Jamal Atif, Isabelle Bloch, Céline Hudelot, Hugo Saulnier, Inés Couso, Olivier Strauss
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : traitement données, IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue
Référence : 151031

Une approche crédibiliste pour la gestion de l'incertitude temporelle

Auteurs : Nessrine El Hadj Salem, Allel Hadjali, Boutheina Ben Yaghlane, Aymen Gammoudi

L'article présente une approche fondée sur les fonctions de croyances pour représenter l'incertitude des relations temporelles dans le cadre de l'algèbre des points. Nous montrons comment le concept des fonctions de masse permet de modéliser la connaissance incertaine sur les relations possibles entre instants. L'incertitude peut aussi être exprimée au moyen d'un vecteur de mesures de croyance. Un ensemble de règles permettant de raisonner sur des relations temporelles crédibilistes est aussi établi.

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LFA 2015

Fusion de préférences pour la détection de communautés dans les réseaux sociaux

Auteurs : Faten Elarbi, Tassadit Bouadi, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane

Cet article aborde la problématique de la fusion de préférences dans le contexte des réseaux sociaux. L'objectif de ce travail est de déterminer les préférences “collectives” d'un groupe d'utilisateurs appartenant à une communauté donnée à partir des préférences individuelles de chacun d'entre eux. En particulier, nous nous intéressons ici à la représentation des préférences des individus en tenant compte de leurs incertitudes. L'incertitude représentant une source de complexité dans la prise de décision, nous proposons une méthode efficace de fusion de préférences fondée sur la théorie des fonctions de croyance. Cette méthode permet de qualifier des communautés d'utilisateurs par l'analyse des préférences collectives obtenues à l'issue de l'étape de fusion. Plus précisément, elle permet la caractérisation des communautés partageant les mêmes préférences collectives. Des expérimentations sur des jeux de données générées soulignent l'intérêt de la solution proposée.

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LFA 2015

Caractérisation d'experts dans les plate-formes de crowdsourcing

Auteurs : Amal Ben Rjad, Mouloud Kharoune, Zoltan Miklos, Arnaud Martin, Boutheina Ben Yaghlane

Le “Crowdsourcing” représente aujourd'hui une méthode de travail très populaire au cœur de l'économie d'internet. Cette méthode consiste à recourir aux ressources de la foule pour accomplir des tâches, pour collecter des informations et des connaissances sous forme d'une sous-traitance vers un grand nombre de personnes. La qualité et le niveau d'expertise de ces derniers influencent largement l'efficacité des plates-formes de crowdsourcing. Ceci pose un nouveau défi de contrôle de qualité des participants et d'identifier les experts. Plusieurs méthodes ont été proposées dans ce contexte, mais les problèmes d'imperfection des données souvent peu prises en compte influencent pourtant les résultats. Pour ce faire et afin de mieux identifier les experts nous proposons une nouvelle méthode de caractérisation des experts fondée sur la théorie des fonctions de croyance. Nous validons nos techniques par des expérimentations sur des données synthétiques.

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