Maria Rifqi
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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.
LFA 2018 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications
Auteur : Collectif LFAContributeurs : 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, Yonatan-Carlos Carranza-Alarcon, Sébastien Destercke, Sébastien Ramel, Frédéric Pichon, François Delmotte, Emmanuel Ramasso, Vincent Placet, Nadia Ben Abdallah, Anne-Laure Jousselme, Frédéric Pichon, Didier Dubois, Francis Faux, Henri Prade, Agnès Rico, Constance Thierry, Jean-Christophe Dubois, Yolande le Gall, Arnaud Martin, Malika Ben Khalifa, Zied Elouedi, Éric Lefevre, Thomas Laurain, Jimmy Lauber, Reinaldo Palhares, Dhouha Kharrat, Hamdi Gassara, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Sofiane Bououden, Mohammed Chadli, Ilyes Boulkaibet, Thierry Marie Guerra, Mathias Blandeau, Miguel Bernal, Salama Makni, Maha Bouattour, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Thi Van Anh Nguyen, Anh Tu Nguyen, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Michel Dambrine, Cung Le, Doha El Hellani, Ahmed El Hajjaji, Jérôme Bosche, Laurent Foulloy, Gilles Mauris, Arij Azzabi, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Régis Sabbadin, Meriem Trabelsi, Farid Aiche, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Olivier Strauss, Agnès Rico, Rédina Berkachy, Laurent Donzé, Safia Laaziz, Younes Zeboudj, Salem Benferhat, Faiza Khellaf-Hamed, Didier Dubois, Hélène Fargier, Agnès Rico, Sébastien Destercke, Véronique Cherfaoui, Mylène Masson, Hafida Mouhagir, Sarah Fakih, Cécile L'Héritier, Abdelhak Imoussaten, Sébastien Harispe, Gilles Dusserre, Benoit Roig
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, Logique floue, traitement données
Référence : 167707
Arbres de décision flous adaptatifs
Auteurs : Wenlu Yang, Christophe Marsala, Maria Rifqi, Patrick Garda, Andrea PinnaDans cet article, une approche d'adaptation dynamique d'un arbre de décision flou est présentée et des résultats d'expérimentations sont donnés montrant l'intérêt et efficacité de cette approche. De plus, la capacité adaptabilité des arbres ainsi que les limites de cette approche sont étudiées.
LFA 2016 - Rencontres francophones sur la Logique Floue et ses Applications
Auteur : Collectif LFAContributeurs : 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 : 156508
Extraction de motifs graduels par corrélations d'ordres induits
Auteurs : Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria RifqiLes tendances graduelles de la forme plus X est A, plus Y est B expriment linguistiquement des informations sur les corrélations et co-variations des attributs. Dans cet article, nous présentons une étude comparative des formalisations qui ont été proposées, examinant leurs sémantiques et propriétés respectives. Nous proposons ensuite un algorithme qui combine les principes de plusieurs approches existantes pour extraire efficacement les motifs graduels fréquents et nous illustrons son utilisation sur une base de données réelle. Gradual tendencies of the form the more X is A, the more Y is B linguistically express information about correlation between attributes and their covariations. In this paper, we present a comparative study of the various formalisations that have been proposed, studying their respective semantics and properties. We then propose an algorithm that combines the principles of existing approaches to efficiently extract frequent gradual itemsets, illustrating its use on a real data set.
LFA 2010
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Umberto Straccia, Sylvie Galichet, Patrick Bosc, Olivier Pivert, Nouredine Tamani, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Hélène Jaudoin, Olivier Pivert, Malik Manceur, Najib Essounbouli, Abdelaziz Hamzaoui, Hichem Kerkeni, Jimmy Lauber, Thierry-Marie Guerra, Sinda Aloui, Olivier Pagès, Ahmed El Hajjaji, Abdessattar Chaari, Yassine Koubaa, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Mohamed Afroun, Thierry-Marie Guerra, Salim Labiod, Thierry-Marie Guerra, Maha Bouattour, Mohammed Chadli, Ahmed El Hajjaji, Mohamed Chaabane, Abdelhak Imoussaten, Jacky Montmain, Agnès Rico, Fabien Rico, Nahla Ben Amor, Hélène Fargier, Wided Guezguez, Didier Dubois, Henri Prade, Steven Schockaert, Patrice Buche, Brigitte Charnomordic, Sébastien Destercke, Zainab Assaghir, Mehdi Kaytoue, Amedeo Napoli, Henri Prade, Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Perfecto Malaquias Quintero Flores, Federico Del Razo Lopez, Anne Laurent, Pascal Poncelet, Marie-Hélène Masson, Li Qiang, Thierry Denoeux, Sarra Ben Hariz, Zied Elouedi, Nicolas Labroche, Lavinia Darlea, Lionel Valet, Sylvie Galichet, Cristina Croitoru, Christophe Marsala, Bernadette Bouchon-Meunier , Serge Guillaume, Brigitte Charnomordic, Patrice Loisel, Romain Quéré, Hoel Le Capitaine, Carl Frélicot, Noël Fraisseix, Farid Aiche, Didier Dubois, Reda Boukezzoula, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Olivier Strauss, Jean-François Crouzet, Anthony Fiche, Arnaud Martin, Jean-Christophe Cexus, Ali Khenchaf, Pascal Djiknavorian, Arnaud Martin, Dominic Grenier, Pierre Valin, Pierre-Emmanuel Doré, Arnaud Martin, David Mercier, Zied Elouedi, Éric Lefevre
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Référence : 95217
Gestion de la contradiction dans l'extraction de motifs graduels
Auteurs : Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria RifqiLes motifs graduels, de la forme « plus/moins A, plus/moins B » extraient des connaissances sous la forme de corrélations entre attributs. Les méthodes d'extraction de tels motifs peuvent générer des motifs contradictoires, produisant par exemple simultanément les motifs « plus A, plus B » et « plus A, moins B ». Pour gérer ces contradictions, cet article propose une définition contrainte du support d'un motif graduel, qui, en particulier, ne dépend pas uniquement du motif considéré, mais aussi de ses contradicteurs potentiels. La pertinence de l'approche est illustrée sur des bases de données de l'UCI. Gradual patterns of the form « the more/less A, the more/less B » extract knowledge in the form of correlations between attributes. The methods for extracting such patterns can generate contradictory patterns, for example simultaneously producing the patterns « the more A, the more B » and « the more A, the less B ». To handle these contradictions, this paper proposes a constrained definition of a gradual support, which, in particular, does not only depend on the considered pattern, but also on its potential contradictors. The relevance of the approach is illustrated on UCI databases.
LFA 2012
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Inés Couso, Anne Laurent, Éric Benoit, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Miguel Couceiro, Jean-Luc Marichal, Serge Guillaume, Brigitte Charnomordic, Mouna Boughamsa, Messaoud Ramdani, Nicole El Zoghby, Véronique Cherfaoui, Bertrand Ducourthial, Thierry Denoeux, Mira Bou Farah, David Mercier, Éric Lefevre, François Delmotte, Nadia Ben Abdallah, Nassima Mouhous Voyneau, Thierry Denoeux, David Mercier, Éric Lefevre, Rémus Pusca, Cristian Demian, Raphael Romary, Olivier Pivert, Grégory Smits, Hélène Jaudoin, Allel Hadjali, Didier Dubois, Hélène Fargier, Dominique Guyonnet, Katia Abbaci, Allel Hadjali, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Matthieu Puyo, Nadine Matton, Stéphane Vautier, Didier Dubois, Henri Prade, Salem Benferhat, Faiza Khellaf-Hamed, Ismahane Zeddigha, Gilles Mauris, Leila Amgoud, Henri Prade, Farid Aiche, Didier Dubois, Afef Denguir, François Trousset, Jacky Montmain, Samia Boulkrinat, Allel Hadjali, Aïcha Mokhtari, Sawsan Kanj, Fahed Abdallah, Thierry Denoeux, Olivier Strauss, Désiré Dro Sidibe, William Puech, Samir Hachour, François Delmotte, Éric Lefevre, David Mercier, John Klein, Jean-Marc Vannobel, Perfecto Malaquias Quintero Flores, Federico Del Razo Lopez, Nicolas Sicard, Anne Laurent, Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Reda Boukezzoula, Moheb Elmasry, Sylvie Galichet, Laurent Foulloy, Nicolas Sutton-Charani, Sébastien Destercke, Thierry Denoeux, Mehena Loudahi, John Klein, Jean-Marc Vannobel, Olivier Colot, Felipe Aguirre, Sébastien Destercke, Mohamed Sallak, Walter Schon
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données
Référence : 104726
Extraction de motifs graduels accélérés
Auteurs : Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria RifqiLes motifs graduels de la forme _ plus/moins A, plus/moins B _ résument et caractérisent des données par leurs tendances internes exprimées comme des corrélations entre les valeurs des attributs. Cet article propose dénrichir ces motifs graduels en prenant en compte un effet d'accélération, conduisant à un nouveau type de motifs graduels de la forme _ plus/moins A augmente, plus B augmente rapidement _. Il propose une interprétation comme contrainte de convexité imposée à la relation entre A et B et une formalisation de ces motifs graduels accélérés, ainsi que des critères d'évaluation. Il illustre la pertinence de l'approche proposée sur des données réelles. Gradual itemsets of the form _ the more/less A, the more/less B _ summarize data through the description of their internal tendencies, identified as correlation between attribute values. This paper proposes to enrich such gradual itemsets by taking into account an acceleration effect, leading to a new type of gradual itemset of the form _ the more/less A increases, the more quickly B increases _. It proposes an interpretation as a convexity constraint imposed on the relation between A and B and a formalization of these accelerated gradual itemsets, as well as evaluation criteria. It illustrates the relevance of the proposed approach on real data.
LFA 2014
Auteur : Collectif LFAContributeurs : Bernard Fustier, Trevor Martin, Serge Boverie, Paul-Antoine Bisgambiglia, Dominique Urbani, Éric Innocenti, Mohammed Boumediene, Jean-Philippe Lauffenburger, Jérémie Daniel, Christophe Cudel, Liviu-Cristian Duţu, Gilles Mauris, Philippe Bolon, Stéphanie Dabic, Jean-Marc Tissot, Jérôme Dutozia, Karine Emsellem, Christine Voiron-Canicio, Olivier Pivert, Grégory Smits, Aurélien Moreau, Hélène Jaudoin, Ludovic Liétard, Daniel Rocacher, Allel Hadjali, Pierre Nerzic, Grégory Smits, Olivier Pivert, Nahla Ben Amor, Fatma Essghaier, Hélène Fargier, Nahla Ben Amor, Zeineb Elkhalfi, Hélène Fargier, Wided Guezguez, Didier Dubois, Zied Elouedi, Rim Hentech, Henri Prade, Tomáš Kroupa, Bruno Teheux, Gilles Moyse, Marie-Jeanne Lesot, Bernadette Bouchon-Meunier , Grégory Smits, Olivier Pivert, Marie-Jeanne Lesot, Éric Lefevre, Frédéric Pichon, David Mercier, Zied Elouedi, Benjamin Quost, Gen Yang, Sébastien Destercke, Marie-Hélène Masson, Isabelle Bloch, Jamal Atif, Amal Oudni, Marie-Jeanne Lesot, Maria Rifqi, Olivier Strauss, Farès Graba, Frédéric Comby, Benyamine Allouche, Laurent Vermeiren, Antoine Dequidt, Michel Dambrine, Abdelmadjid Cherifi, Laurent Arcese, Kevin Guelton, Victor Estrada-Manzo, Zsofia Lendek, Thierry Marie Guerra, Raymundo Márquez, V. Campos, Thierry Marie Guerra, R. Palhares, Alexandre Kruszewski, Miguel Bernal, AnhTu Nguyen, Antoine Dequidt, Jimmy Lauber, Stefan Janaqi, Sébastien Harispe, Jacky Montmain, Sylvie Ranwez, Safia Bal-Bourai, Aïcha Mokhtari, Didier Dubois, Henri Prade, Agnès Rico, Salem Benferhat, Karim Tabia, Zied Bouraoui, Saïd Jabbour, Yue Ma, Badran Raddaoui, Lakdhar Sais, Oumaima Boussarsar, Imen Boukhris, Zied Elouedi, Nahla Ben Amor, Didier Dubois, Héla Gouider, Henri Prade, Asma Belhadi, Didier Dubois, Faiza Khellaf-Hamed, Faiza Khellaf-Hamed, Henri Prade, Matteo Caglioni, Didier Dubois, Giovanni Fusco
Collection : LFA
Rubrique : Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné : Spécialistes
Mots clés : IHM, Informatique, intelligence artificielle, traitement données, Logique floue
Référence : 115620
Extraction de motifs graduels émergents
Auteurs : Anne Laurent, Marie-Jeanne Lesot, Maria RifqiL'extraction de motifs émergents a pour objectif de souligner les caractéristiques distinctives d'une base de données par opposition à une base de référence, afin de mettre en évidence leurs différences. Cet article considère le cas particulier des motifs graduels émergents et vise, donc, à extraire des co-variations d'attributs discriminantes. Il discute les spécificités des motifs graduels nécessitant le développement d'une nouvelle méthode et propose la transposition adaptée d'un algorithme efficace basé sur la notion de bordure, en justifiant son applicabilité au cas des motifs graduels. Il illustre les résultats obtenus sur des données de l'UCI.
LFA 2015
Auteur : Collectif LFAContributeurs : 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 : 151036