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Dissertations / Theses on the topic 'Fouille de règles d'associations'

Author: Grafiati
Published: 25 May 2024
Last updated: 31 July 2025

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Idoudi, Rihab. "Fouille de connaissances en diagnostic mammographique par ontologie et règles d'association." Thesis, Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire, 2017. http://www.theses.fr/2017IMTA0005/document.

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Abstract:
Face à la complexité significative du domaine mammographique ainsi que l'évolution massive de ses données, le besoin de contextualiser les connaissances au sein d'une modélisation formelle et exhaustive devient de plus en plus impératif pour les experts. C'est dans ce cadre que s'inscrivent nos travaux de recherche qui s'intéressent à unifier différentes sources de connaissances liées au domaine au sein d'une modélisation ontologique cible. D'une part, plusieurs modélisations ontologiques mammographiques ont été proposées dans la littérature, où chaque ressource présente une perspective distin
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Boudane, Abdelhamid. "Fouille de données par contraintes." Thesis, Artois, 2018. http://www.theses.fr/2018ARTO0403/document.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous abordons les problèmes bien connus de clustering et de fouille de règles d’association. Notre première contribution introduit un nouveau cadre de clustering, où les objets complexes sont décrits par des formules propositionnelles. Premièrement, nous adaptons les deux fameux algorithmes de clustering, à savoir, le k-means et l’algorithme hiérarchique ascendant, pour traiter ce type d’objets complexes. Deuxièmement, nous introduisons un nouvel algorithme hiérarchique descendant pour le clustering des objets représentés explicitement par des ensembles de modèles. Enfin, nou
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Bouker, Slim. "Contribution à l'extraction des règles d'association basée sur des préférences." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2015. http://www.theses.fr/2015CLF22585/document.

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Couturier, Olivier. "Contribution à la fouille de données : règles d'association et interactivité au sein d'un processus d'extraction de connaissances dans les données." Artois, 2005. http://www.theses.fr/2005ARTO0410.

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Abstract:
Au regard du nombre croissant des grandes bases de données, déterminer la façon dont sont organisées les données, les interpréter et en extraire des informations utiles est un problème difficile et ouvert. En effet, à l'heure actuelle, notre capacité à collecter et stocker les données de tout type, outrepasse nos possibilités d'analyse, de synthèse et d'extraction de connaissances dans les données. Notre travail se situe au niveau de la recherche de règles d'association qui constitue une tâche de fouille de données. Cette dernière présente des résultats qui permettent aux experts de facilement
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Bothorel, Gwenael. "Algorithmes automatiques pour la fouille visuelle de données et la visualisation de règles d’association : application aux données aéronautiques." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2014. http://oatao.univ-toulouse.fr/13783/1/bothorel.pdf.

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Abstract:
Depuis quelques années, nous assistons à une véritable explosion de la production de données dans de nombreux domaines, comme les réseaux sociaux ou le commerce en ligne. Ce phénomène récent est renforcé par la généralisation des périphériques connectés, dont l'utilisation est devenue aujourd'hui quasi-permanente. Le domaine aéronautique n'échappe pas à cette tendance. En effet, le besoin croissant de données, dicté par l'évolution des systèmes de gestion du trafic aérien et par les événements, donne lieu à une prise de conscience sur leur importance et sur une nouvelle manière de les appréhen
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Szathmary, Laszlo. "Méthodes symboliques de fouille de données avec la plate-forme Coron." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00336374.

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Abstract:
Le sujet principal de cette thèse est l'extraction de connaissances dans les bases de données (ECBD). Plus précisément, nous avons étudié deux des plus importantes tâches d'ECBD actuelles, qui sont l'extraction de motifs et la génération de règles d'association. Tout au long de notre travail, notre objectif a été de trouver des règles d'associations intéressantes selon plusieurs points de vue : dans un but de fouille efficace, pour réduire au minimum l'ensemble des règles extraites et pour trouver des unités de connaissances intelligibles (et facilement interprétables). Pour atteindre ce but,
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Azé, Jérôme. "Extraction de Connaissances à partir de Données Numériques et Textuelles." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011196.

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Abstract:
Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse concerne l'extraction de connaissances dans des données transactionnelles.<br />L'analyse de telles données est souvent contrainte par la définition d'un support minimal utilisé pour filtrer les connaissances non intéressantes.<br />Les experts des données ont souvent des difficultés pour déterminer ce support.<br />Nous avons proposé une méthode permettant de ne pas fixer un support minimal et fondée sur l'utilisation de mesures de qualité.<br />Nous nous sommes focalisés sur l'extraction de connaissances de la forme "règles d'association".<br /
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Fu, Huaiguo. "Algorithmique des treillis de concepts : application à la fouille de données." Artois, 2005. http://www.theses.fr/2005ARTO0401.

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Abstract:
Dans cette thèse, nous nous intéressons à la structure du treillis de concepts et à ses applications à la fouille de données. Nous avons entrepris dans cette thèse un travail de comparaison de plusieurs algorithmes de génération des concepts formels sur les données d'UCI. Au cours de cette étude, nous avons analysé le phénomène de la dualité objets/attributs sur les performances des algorithmes. Nous proposons un nouvel algorithme de génération de concepts formels, nommé ScalingNextClosure. ScalingNextClosure décompose l'espace de recherche en partitions, et génère de manière indépendante les
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Papon, Pierre-Antoine. "Extraction optimisée de règles d'association positives et négatives intéressantes." Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2016. http://www.theses.fr/2016CLF22702/document.

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Abstract:
L’objectif de la fouille de données consiste à extraire des connaissances à partir de grandes masses de données. Les connaissances extraites peuvent prendre différentes formes. Dans ce travail, nous allons chercher à extraire des connaissances uniquement sous la forme de règles d’association positives et de règles d’association négatives. Une règle d’association négative est une règle dans laquelle la présence ainsi que l’absence d’une variable peuvent être utilisées. En considérant l’absence des variables dans l’étude, nous allons élargir la sémantique des connaissances et extraire des inform
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Mondal, Kartick Chandra. "Algorithmes pour la fouille de données et la bio-informatique." Thesis, Nice, 2013. http://www.theses.fr/2013NICE4049.

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Abstract:
L'extraction de règles d'association et de bi-clusters sont deux techniques de fouille de données complémentaires majeures, notamment pour l'intégration de connaissances. Ces techniques sont utilisées dans de nombreux domaines, mais aucune approche permettant de les unifier n'a été proposée. Hors, réaliser ces extractions indépendamment pose les problèmes des ressources nécessaires (mémoire, temps d'exécution et accès aux données) et de l'unification des résultats. Nous proposons une approche originale pour extraire différentes catégories de modèles de connaissances tout en utilisant un minimu
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Cadot, Martine. "Extraire et valider les relations complexes en sciences humaines : statistiques, motifs et règles d'association." Phd thesis, Université de Franche-Comté, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00594174.

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Abstract:
Cette thèse concerne la fouille de données en sciences humaines. Cette branche récente de l'intelligence artificielle consiste en un ensemble de méthodes visant à extraire de la connaissance à partir de données stockées sur des supports informatiques. Parmi celles-ci, l'extraction de motifs et de règles d'association est une méthode de traitement des données qui permet de représenter de façon symbolique la structure des données, comme le font les méthodes statistiques classiques, mais qui, contrairement à celles-ci, reste opérationnelle en cas de données complexes, volumineuses. Toutefois ce m
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Kirchgessner, Martin. "Fouille et classement d'ensembles fermés dans des données transactionnelles de grande échelle." Thesis, Université Grenoble Alpes (ComUE), 2016. http://www.theses.fr/2016GREAM060/document.

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Abstract:
Les algorithmes actuels pour la fouille d’ensembles fréquents sont dépassés par l’augmentation des volumes de données. Dans cette thèse nous nous intéressons plus particulièrement aux données transactionnelles (des collections d’ensembles d’objets, par exemple des tickets de caisse) qui contiennent au moins un million de transactions portant sur au moins des centaines de milliers d’objets. Les jeux de données de cette taille suivent généralement une distribution dite en "longue traine": alors que quelques objets sont très fréquents, la plupart sont rares. Ces distributions sont le plus souvent
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Mecharnia, Thamer. "Approches sémantiques pour la prédiction de présence d'amiante dans les bâtiments : une approche probabiliste et une approche à base de règles." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG036.

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Abstract:
De nos jours, les Graphes de Connaissances sont utilisés pour représenter toutes sortes de données et ils constituent des ressources évolutives, interopérables et exploitables par des outils d’aide à la décision. Le Centre Scientifique et Technique du Bâtiment (CSTB) a été sollicité pour développer un outil d'aide à l'identification des matériaux contenant de l'amiante dans les bâtiments. Dans ce contexte, nous avons créé et peuplé l'ontologie ASBESTOS qui permet la représentation des données des bâtiments et les résultats des diagnostics réalisés en vue de détecter la présence d’amiante dans
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Blanchard, Julien. "Un système de visualisation pour l'extraction, l'évaluation, et l'exploration interactives des règles d'association." Phd thesis, Université de Nantes, 2005. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00421413.

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Abstract:
De nombreuses méthodes d'Extraction de Connaissances dans les Données (ECD) produisent des résultats sous forme de règles. Les règles ont l'avantage de représenter les connaissances de manière explicite, ce qui en fait des modèles tout à fait intelligibles pour un utilisateur. Elles sont d'ailleurs au fondement de la plupart des théories de<br />représentation de la connaissance en sciences cognitives. En fouille de données, la principale technique à base de règles est l'extraction de règles d'association, qui a donné lieu à de nombreux travaux de recherche.<br /><br />La limite majeure des al
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David, Jérôme. "AROMA : une méthode pour la découverte d'alignements orientés entre ontologies à partir de règles d'association." Phd thesis, Université de Nantes, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00200040.

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Abstract:
Ce travail de thèse s'inscrit à l'intersection des deux domaines de recherche que sont l'extraction des connaissances dans les données (ECD) et de l'ingénierie des connaissances. Plus précisément, en nous appuyant sur la combinaison des travaux menés, d'une part sur l'alignement des ontologies, et d'autre part sur la fouille de règles d'association, nous proposons une nouvelle méthode d'alignement d'ontologies associées à des corpus textuels (taxonomies, hiérarchies documentaires, thésaurus, répertoires ou catalogues Web), appelée AROMA (\emph{Association Rule Matching Approach}).<br /><br />D
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Ben, Said Zohra. "A virtual reality-based approach for interactive and visual mining of association rules." Phd thesis, Université de Nantes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00829419.

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Abstract:
Cette thèse se situe à l'intersection de deux domaines actifs de recherche: la fouille de règles d'association et la réalité virtuelle. Les limites majeures des algorithmes d'extraction de règles d'association sont (i) la grande quantité de règles produites et (ii) leur faible qualité. Dans la littérature, plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à ce problème, comme le post-traitement de règles d'association qui permet la validation des règles et l'extraction de connaissances utiles. Cependant, alors que les règles sont extraites automatiquement par des algorithmes combinatoires, l
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Ramstein, Gérard. "Application de techniques de fouille de données en Bio-informatique." Habilitation à diriger des recherches, Université de Nantes, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00706566.

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Abstract:
Les travaux de recherche présentés par l'auteur ont pour objet l'application de techniques d'extraction de connaissances à partir de données (ECD) en biologie. Deux thèmes majeurs de recherche en bio-informatique sont abordés : la recherche d'homologues distants dans des familles de protéines et l'analyse du transcriptome. La recherche d'homologues distants à partir de séquences protéiques est une problématique qui consiste à découvrir de nouveaux membres d'une famille de protéines. Celle-ci partageant généralement une fonction biologique, l'identification de la famille permet d'investiguer le
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Sammouri, Wissam. "Data mining of temporal sequences for the prediction of infrequent failure events : application on floating train data for predictive maintenance." Thesis, Paris Est, 2014. http://www.theses.fr/2014PEST1041/document.

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Abstract:
De nos jours, afin de répondre aux exigences économiques et sociales, les systèmes de transport ferroviaire ont la nécessité d'être exploités avec un haut niveau de sécurité et de fiabilité. On constate notamment un besoin croissant en termes d'outils de surveillance et d'aide à la maintenance de manière à anticiper les défaillances des composants du matériel roulant ferroviaire. Pour mettre au point de tels outils, les trains commerciaux sont équipés de capteurs intelligents envoyant des informations en temps réel sur l'état de divers sous-systèmes. Ces informations se présentent sous la form
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Raïssi, Chedy. "Extraction de Séquences Fréquentes : Des Bases de Données Statiques aux Flots de Données." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00351626.

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Abstract:
Extraction de séquences fréquentes : des bases de données statiques aux flots de données Il est reconnu aujourd'hui que l'être humain est généralement noyé sous une profusion d'informations et que sa capacité d'analyse n'est plus capable de faire face au volume sans cesse croissant de données. C'est dans ce contexte qu'est né le processus d'Extraction de Connaissance dans les bases de Données. Un des buts de ce processus est de passer d'un grand volume d'informations à un petit ensemble de connaissances à fortes valeurs ajoutées pour l'analyste ou le décideur. De plus, le processus d'ECD n'est
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Lisa, Di Jorio. "Recherche de motifs graduels et application aux données médicales." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00577212.

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Abstract:
Avec le développement des nouvelles technologies d'analyse (comme par exemple les puces à ADN) et de gestion de l'information (augmentation des capacités de stockage), le domaine de la santé a particulièrement évolué ces dernières années. En effet, des techniques de plus en plus avancées et efficaces sont mises à disposition des chercheurs, et permettent une étude approfondie des paramètres génomiques intervenant dans des problèmes de santé divers (cancer, maladie d'Alzheimer ...) ainsi que la mise en relation avec les paramètres cliniques. Parallèlement, l'évolution des capacités de stockage
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Hamrouni, Tarek. "Fouille de représentations concises des motifs fréquents à travers les espaces de recherche conjonctif et disjonctif." Phd thesis, Université d'Artois, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00465733.

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Abstract:
Durant ces dernières années, les quantités de données collectées, dans divers domaines d'application de l'informatique, deviennent de plus en plus importantes. Cela suscite le besoin d'analyser et d'interpréter ces données afin d'en extraire des connaissances utiles. Dans cette situation, le processus d'Extraction de Connaissances à partir des Données est un processus complet visant à extraire des connaissances cachées, nouvelles et potentiellement utiles à partir de grands volumes de données. Parmi ces étapes, la fouille de données offre les outils et techniques permettant une telle extractio
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Raissi, Chedy. "Extraction de séquences fréquentes : des bases de données statiques aux flots de données." Montpellier 2, 2008. http://www.theses.fr/2008MON20063.

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Wajnberg, Mickaël. "Analyse relationnelle de concepts : une méthode polyvalente pour l'extraction de connaissances." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2020. http://www.theses.fr/2020LORR0136.

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Abstract:
À une époque où les données, souvent interprétées comme une «réalité terrain»,sont produites dans des quantités gargantuesques, un besoin de compréhension et d’interprétation de ces données se développe en parallèle. Les jeux de données étant maintenant principalement relationnels, il convient de développer des méthodes qui permettent d’extraire de l’information pertinente décrivant à la fois les objets et les relations entre eux. Les règles d’association, adjointes des mesures de confiance et de support, décrivent les co-occurences entre les caractéristiques des objets et permettent d’exprime
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Cherfi, Hacène. "Etude et réalisation d'un système d'extraction de connaissances à partir de textes." Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00011195.

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Abstract:
Ce travail de thèse porte sur la problématique d'extraction de connaissances à partir de textes, plus communément appelée la fouille de textes (FdT). Il s'articule autour des problèmes liés à l'analyse des textes, la fouille de textes proprement dite, et l'interprétation des éléments de connaissances extraits. Dans ce cadre, un système d'extraction des connaissances nécessaires pour analyser les textes en fonction de leur contenu est étudié et implanté. Les méthodes de fouille de données appliquées sont la recherche de motifs fréquents (avec l'algorithme Close) et l'extraction de règles d'asso
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Kouomou-Choupo, Anicet. "Améliorer la recherche par similarité dans une grande base d'images fixes par des techniques de fouilles de données." Phd thesis, Université Rennes 1, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00524418.

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Abstract:
Les images fixes peuvent, entre autres, être décrites au niveau du pixel par des descripteurs visuels globaux de couleur, de texture ou de forme. La recherche par le contenu exploite et combine alors ces descripteurs dont le coût de calcul est d'autant plus important que la taille de la base d'images est grande. Les résultats de la recherche sont ensuite classés en fonction de leur similarité à la requête soumise et présentés à l'utilisateur sous forme de liste ordonnée. Un sous-ensemble de descripteurs pourrait cependant suffire à répondre à une recherche par similarité beaucoup plus rapideme
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Guillet, Fabrice. "Qualité, Fouille et Gestion des Connaissances." Habilitation à diriger des recherches, Université de Nantes, 2006. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00481938.

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Abstract:
Qualité, Fouille et Gestion des Connaissances Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Sed non risus. Suspendisse lectus tortor, dignissim sit amet, adipiscing nec, ultricies sed, dolor. Cras elementum ultrices diam. Maecenas ligula massa, varius a, semper congue, euismod non, mi. Proin porttitor, orci nec nonummy molestie, enim est eleifend mi, non fermentum diam nisl sit amet erat. Duis semper. Duis arcu massa, scelerisque vitae, consequat in, pretium a, enim. Pellentesque congue. Ut in risus volutpat libero pharetra tempor. Cras vestibulum bibendum augue. Praesent egestas l
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Gauriau, Olivier. "Fouille de règles numériques pour la prédiction de la dynamique des maladies des plantes." Electronic Thesis or Diss., Université de Rennes (2023-....), 2024. https://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/23cd92a0-e9ff-4c23-82f2-6c8af1104dde.

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Abstract:
Cette thèse se concentre sur la prédiction de la dynamique des maladies des plantes et les informations qui peuvent être tirées des modèles obtenus. Pour trouver un compromis entre la performance et la complexité du modèle, on a utilisé des modèles de complexité intermédiaire dits pattern-based. L’objectif était de parvenir à obtenir des modèles de ce type suffisamment performants en se basant sur des données météorologiques (comme les précipitations et l'ensoleillement) et agronomiques. Ces modèles ont été comparés à des modèles couramment utilisés en protection des cultures d’un point de vue
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Belhadj, Djedjiga. "Multi-GAT semi-supervisé pour l’extraction d’informations et son adaptation au chiffrement homomorphe." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2024. http://www.theses.fr/2024LORR0023.

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Abstract:
Cette thèse est réalisée dans le cadre du projet BPI DeepTech, en collaboration avec la société Fair&amp;Smart, veillant principalement à la protection des données personnelles conformément au Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD). Dans ce contexte, nous avons proposé un modèle neuronal profond pour l'extraction d'informations dans les documents administratifs semi-structurés (DSSs). En raison du manque de données d'entraînement publiques, nous avons proposé un générateur artificiel de DSSs qui peut générer plusieurs classes de documents avec une large variation de contenu et
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Fiot, Céline. "Extraction de séquences fréquentes : des données numériques aux valeurs manquantes." Phd thesis, Montpellier 2, 2007. http://www.theses.fr/2007MON20056.

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Abstract:
La quantité de données aujourd'hui emmagasinées dans tous les domaines ainsi que leur diversité d'origines et de formats rendent impossibles l'analyse, le résumé ou l'extraction manuelle de connaissances. Pour répondre à ces besoins, diverses communautés se sont intéressées à la conception et au développement d'outils permettant d'extraire automatiquement de la connaissance de ces grandes bases. Désormais ces travaux visent à prendre en compte l'hétérogénéité de ces données, de leur format et de leur qualité. Notre travail s'inscrit dans cet axe de recherche et, plus précisément, dans le conte
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Fiot, Céline. "Extraction de séquences fréquentes : des données numériques aux valeurs manquantes." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00179506.

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Abstract:
La quantité de données aujourd'hui emmagasinées dans tous les domaines ainsi que leur diversité d'origines et de formats rendent impossibles l'analyse, le résumé ou l'extraction manuelle de connaissances. Pour répondre à ces besoins, diverses communautés se sont intéressées à la conception et au développement d'outils permettant d'extraire automatiquement de la connaissance de ces grandes bases. Désormais ces travaux visent à prendre en compte l'hétérogénéité de ces données, de leur format et de leur qualité. Notre travail s'inscrit dans cet axe de recherche et, plus précisément, dans le conte
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Martin, Florent. "Pronostic de défaillances de pompes à vide - Exploitation automatique de règles extraites par fouille de données." Thesis, Grenoble, 2011. http://www.theses.fr/2011GRENA011.

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Abstract:
Cette thèse présente une méthode de pronostic basée sur des règles symboliques extraites par fouille de données. Une application de cette méthode au cas du grippage de pompes à vide est aussi détaillée. Plus précisément, à partir d'un historique de données vibratoires, nous modélisons le comportement des pompes par extraction d'un type particulier de règles d'épisode appelé « First Local Maximum episode rules » (FLM-règles). L'algorithme utilisé pour extraire ces FLM-règles extrait aussi de manière automatique leur fenêtre optimale respective, i.e. la fenêtre dans laquelle la probabilité d'obs
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Li, Dong Haoyuan. "Extraction de séquences inattendues : des motifs séquentiels aux règles d’implication." Montpellier 2, 2009. http://www.theses.fr/2009MON20253.

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Abstract:
Les motifs séquentiels peuvent être vus comme une extension de la notion d'itemsets fréquents intégrant diverses contraintes temporelles. La recherche de tels motifs consiste ainsi à extraire des enchaînements d'ensembles d'items, couramment associés sur une période de temps bien spécifiée. La construction de règles à partir de ces motifs séquentiels permet d'étendre la notion de règles d'association pour la pris en compte de la temporalité. En fait, cette recherche met en évidence des associations inter-transactions, contrairement à celle des règles d'association qui extrait des combinaisons
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Lehn, Rémi. "Un système interactif de visualisation et de fouille de règles pour l'extraction de connaissances dans les bases de données." Nantes, 2000. http://www.theses.fr/2000NANT2110.

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Abstract:
L'utilisation de techniques combinatoires dans un processus d'extraction automatique de connaissances à partir des données génère potentiellement un volume de règle d'association trop important pour qu'un utilisateur puisse y trouver des connaissances effectivement utiles selon son point de vue ; et ce, malgré l'utilisation de critères de qualité des règles extraites tels que l'intensité d'implication. Nous proposons d'envisager une meilleure assistance à l'utilisateur en couplant à un algorithme performant pour la découverte d'association un nouvel outil interactif de visualisation, felix, fo
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Ben, Said Guefrech Zohra. "A virtual reality-based approach for interactive and visual mining of association rules." Nantes, 2012. http://archive.bu.univ-nantes.fr/pollux/show.action?id=359deab9-229a-4369-908d-bfbbe98adaea.

Full text
Abstract:
Cette thèse se situe à l’intersection de deux domaines actifs de recherche : la fouille de règles d’association et la réalité virtuelle. Les limites majeures des algorithmes d’extraction de règles d’association sont (i) la grande quantité de règles produites et (ii) leur faible qualité. Dans la littérature, plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à ce problème, comme le post-traitement de règles d’association qui permet la validation des règles et l’extraction de connaissances utiles. Cependant, alors que les règles sont extraites automatiquement par des algorithmes combinatoires,
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Cleuziou, Guillaume. "Une méthode de classification non-supervisée pour l'apprentissage de règles et la recherche d'information." Phd thesis, Université d'Orléans, 2004. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00084828.

Full text
Abstract:
Le regroupement d'objets, dans un cadre non-supervisé, est une tâche importante et difficile en apprentissage. Ce processus intervient dans des contextes variés tels que la découverte de connaissances, la simplification dans le représentation ou la description d'un ensemble de données.<br /><br />Nous proposons, dans cette étude, l'algorithme de clustering PoBOC permettant de structurer un ensemble d'objets en classes non-disjointes. Nous utilisons cette méthode de clustering comme outil de traitement dans deux applications très différentes.<br /><br />- En apprentissage supervisé, l'organisat
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Lamirel, Jean-Charles. "Vers une approche systémique et multivues pour l'analyse de données et la recherche d'information : un nouveau paradigme." Habilitation à diriger des recherches, Université Nancy II, 2010. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00552247.

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Abstract:
Le sujet principal de notre travail d'habilitation concerne l'extension de l'approche systémique, initialement implantée dans le Système de Recherche d'Information NOMAD, qui a fait l'objet de notre travail de thèse, pour mettre en place un nouveau paradigme général d'analyse de données basé sur les points de vue multiples, paradigme que nous avons baptisé MVDA (Multi-View Data Analysis). Ce paradigme couvre à la fois le domaine de l'analyse de données et celui de la fouille de données. Selon celui-ci, chaque analyse de données est considérée comme une vue différente sur les données. Le croise
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Li, Haoyuan. "Extraction de séquences inattendues : des motifs séquentiels aux règles d'implication." Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00431117.

Full text
Abstract:
Les motifs séquentiels peuvent être vus comme une extension de la notion d'itemsets fréquents intégrant diverses contraintes temporelles. La recherche de tels motifs consiste ainsi à extraire des enchaînements d'ensembles d'items, couramment associés sur une période de temps bien spécifiée. La construction de règles à partir de ces motifs séquentiels permet d'étendre la notion de règles d'association pour la pris en compte de la temporalité. En fait, cette recherche met en évidence des associations inter-transactions, contrairement à celle des règles d'association qui extrait des combinaisons
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Diallo, Mouhamadou Saliou. "Découverte de règles de préférences contextuelles : application à la construction de profils utilisateurs." Thesis, Tours, 2015. http://www.theses.fr/2015TOUR4052/document.

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Abstract:
L’utilisation de préférences suscite un intérêt croissant pour personnaliser des réponses aux requêtes et effectuer des recommandations ciblées. Pourtant, la construction manuelle de profils de préférences reste à la fois complexe et consommatrice de temps. Dans ce contexte, nous présentons dans cette thèse une nouvelle méthode automatique d’extraction de préférences basée sur des techniques de fouille de données. L’approche que nous proposons est constituée de deux phases : (1) une phase d’extraction de toutes les règles de préférences contextuelles intéressantes et (2) une phase de construct
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Shahzad, Atif. "Une Approche Hybride de Simulation-Optimisation Basée sur la fouille de Données pour les problèmes d'ordonnancement." Phd thesis, Université de Nantes, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00647353.

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Abstract:
Une approche hybride basée sur la fouille de données pour découvrir de nouvelles règles de priorité pour le problème l'ordonnancement job-shop est présentée. Cette approche est basée sur la recherche de connaissances supposées être intégrés dans les solutions efficaces fournies par un module d'optimisation préalablement mis en oeuvre et utilisant la recherche tabou. L'objectif est de découvrir les principes directeurs de l'ordonnancement à l'aide de la fouille de données et donc d'obtenir un ensemble de règles capables d'obtenir des solutions efficaces pour un problème d'ordonnancement. Une st
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Bourien, Jérôme. "Analyse de distributions spatio-temporelles de transitoires dans des signaux vectoriels. Application à la détection-classification d'activités paroxystiques intercritiques dans des observations EEG." Phd thesis, Université Rennes 1, 2003. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00007178.

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Abstract:
Les signaux électroencéphalographiques enregistrés chez les patients épileptiques reflètent, en dehors des périodes correspondant aux crises d'épilepsie, des signaux transitoires appelés "activités épileptiformes" (AE). L'analyse des AE peut contribuer à l'étude des épilepsies partielles pharmaco-résistantes. Une méthode de caractérisation de la dynamique spatio-temporelle des AE dans des signaux EEG de profondeur est présentée dans ce document. La méthode est constituée de quatre étapes:<br /><br />1. Détection des AE monovoie. La méthode de détection, qui repose sur une approche heuristique,
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Kane, Mouhamadou bamba. "Extraction et sélection de motifs émergents minimaux : application à la chémoinformatique." Thesis, Normandie, 2017. http://www.theses.fr/2017NORMC223/document.

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Abstract:
La découverte de motifs est une tâche importante en fouille de données. Cemémoire traite de l’extraction des motifs émergents minimaux. Nous proposons une nouvelleméthode efficace qui permet d’extraire les motifs émergents minimaux sans ou avec contraintede support ; contrairement aux méthodes existantes qui extraient généralement les motifs émergentsminimaux les plus supportés, au risque de passer à côté de motifs très intéressants maispeu supportés par les données. De plus, notre méthode prend en compte l’absence d’attributqui apporte une nouvelle connaissance intéressante.En considérant les
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Simonne, Lucas. "Mining differential causal rules in knowledge graphs." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG008.

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Abstract:
La fouille de règles d'association au sein de graphes de connaissances est un domaine de recherche important.En effet, ce type de règle permet de représenter des connaissances, et leur application permet de compléter un graphe en ajoutant des données manquantes ou de supprimer des données erronées.Cependant, ces règles ne permettent pas d'exprimer des relations causales, dont la sémantique diffère d'une simple association ou corrélation. Dans un système, un lien de causalité entre une variable A et une variable B est une relation orientée de A vers B et indique qu'un changement dans A cause un
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Yahyaoui, Hasna. "Méthode d'analyse de données pour le diagnostic a posteriori de défauts de production - Application au secteur de la microélectronique." Thesis, Saint-Etienne, EMSE, 2015. http://www.theses.fr/2015EMSE0795/document.

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Abstract:
La maîtrise du rendement d’un site de fabrication et l’identification rapide des causes de perte de qualité restent un défi quotidien pour les industriels, qui font face à une concurrence continue. Dans ce cadre, cette thèse a pour ambition de proposer une démarche d’analyse permettant l’identification rapide de l’origine d’un défaut, à travers l’exploitation d’un maximum des données disponibles grâce aux outils de contrôle qualité, tel que la FDC, la métrologie, les tests paramétriques PT, et le tri électriques EWS. Nous avons proposé une nouvelle méthode hybride de fouille de données, nommée
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Nouvel, Damien. "Reconnaissance des entités nommées par exploration de règles d'annotation - Interpréter les marqueurs d'annotation comme instructions de structuration locale." Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00788630.

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Abstract:
Ces dernières décennies, le développement considérable des technologies de l'information et de la communication a modifié en profondeur la manière dont nous avons accès aux connaissances. Face à l'afflux de données et à leur diversité, il est nécessaire de mettre au point des technologies performantes et robustes pour y rechercher des informations. Les entités nommées (personnes, lieux, organisations, dates, expressions numériques, marques, fonctions, etc.) sont sollicitées afin de catégoriser, indexer ou, plus généralement, manipuler des contenus. Notre travail porte sur leur reconnaissance e
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Fahed, Lina. "Prédire et influencer l'apparition des événements dans une séquence complexe." Thesis, Université de Lorraine, 2016. http://www.theses.fr/2016LORR0125/document.

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Abstract:
Depuis plusieurs années, un nouveau phénomène lié aux données numériques émerge : des données de plus en plus volumineuses, variées et véloces, apparaissent et sont désormais disponibles, elles sont souvent qualifiées de données complexes. Dans cette thèse, nous focalisons sur un type particulier de données complexes : les séquences complexes d’événements, en posant la question suivante : “comment prédire au plus tôt et influencer l’apparition des événements futurs dans une séquence complexe d’événements ?”. Tout d’abord, nous traitons le problème de prédiction au plus tôt des événements. Nous
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Khajeh, Nassiri Armita. "Expressive Rule Discovery for Knowledge Graph Refinement." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG045.

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Abstract:
Les graphes de connaissances (KG) sont des structures de graphes hétérogènes représentant des faits dans un format lisible par une machine. Ils trouvent des applications dans des tâches telles que la réponse automatique aux questions, la désambiguïsation et liaison d'entités. Cependant, les graphes de connaissances sont intrinsèquement incomplets et il est essentiel de les raffiner pour améliorer leur qualité. Pour compléter le graphe de connaissances, il est possible de prédire les liens manquants dans un graphe de connaissances ou d'intégrer des sources externes. En extrayant des règles du g
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Bosc, Guillaume. "Anytime discovery of a diverse set of patterns with Monte Carlo tree search." Thesis, Lyon, 2017. http://www.theses.fr/2017LYSEI074/document.

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Abstract:
La découverte de motifs qui caractérisent fortement une classe vis à vis d'une autre reste encore un problème difficile en fouille de données. La découverte de sous-groupes (Subgroup Discovery, SD) est une approche formelle de fouille de motifs qui permet la construction de classifieurs intelligibles mais surtout d'émettre des hypothèses sur les données. Cependant, cette approche fait encore face à deux problèmes majeurs : (i) comment définir des mesures de qualité appropriées pour caractériser l'intérêt d'un motif et (ii) comment sélectionner une méthode heuristique adaptée lorsqu’une énuméra
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Rosá, Aiala. "Identification de opiniónes de differentes fuentes en textos en español." Thesis, Paris 10, 2011. http://www.theses.fr/2011PA100127.

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Abstract:
Ce travail présente une étude linguistique des expressions d'opinions issues de différentes sources dans des textes en espagnol. Le travail comprend la définition d'un modèle pour les prédicats d'opinion et leurs arguments (la source, le sujet et le message), la création d'un lexique de prédicats d'opinions auxquels sont associées des informations provenant du modèle et la réalisation de trois systèmes informatiques.Le premier système, basé sur des règles contextuelles, obtient de bons résultats pour le score de F-mesure partielle: prédicat, 92%; source, 81%; sujet, 75%; message, 89%, opinion,
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Ahmadi, Naser. "A framework for the continuous curation of a knowledge base system." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2021. http://www.theses.fr/2021SORUS320.

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Abstract:
Les graphes de connaissances centrés sur les entités sont de plus en plus populaires pour recueillir des informations sur les entités. Les schémas des KG sont complexes, avec de nombreux types et prédicats différents pour définir les entités et leurs relations. Ces KG contiennent des connaissances spécifiques à un domaine, mais pour tirer le maximum de ces données, il faut comprendre la structure et les schémas du KG. Leurs données comprennent des entités et leurs types sémantiques pour un domaine spécifique. En outre, les propriétés des entités et les relations entre les entités sont stockées
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Alborzi, Seyed Ziaeddin. "Automatic Discovery of Hidden Associations Using Vector Similarity : Application to Biological Annotation Prediction." Thesis, Université de Lorraine, 2018. http://www.theses.fr/2018LORR0035/document.

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Abstract:
Cette thèse présente: 1) le développement d'une nouvelle approche pour trouver des associations directes entre des paires d'éléments liés indirectement à travers diverses caractéristiques communes, 2) l'utilisation de cette approche pour associer directement des fonctions biologiques aux domaines protéiques (ECDomainMiner et GODomainMiner) et pour découvrir des interactions domaine-domaine, et enfin 3) l'extension de cette approche pour annoter de manière complète à partir des domaines les structures et les séquences des protéines. Au total, 20 728 et 20 318 associations EC-Pfam et GO-Pfam non
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