Gotowe bibliografie tematyczne / Clustering (intelligence artificielle)

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  1. Rozprawy doktorskie

Gotowa bibliografia na temat „Clustering (intelligence artificielle)”

Autor: Grafiati
Data publikacji: 19 kwietnia 2025

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Rozprawy doktorskie na temat "Clustering (intelligence artificielle)"

1

Lévy, Loup-Noé. "Advanced Clustering and AI-Driven Decision Support Systems for Smart Energy Management." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2024. http://www.theses.fr/2024UPASG027.

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Streszczenie:
Cette thèse aborde le clustering de systèmes énergétiques complexes et hétérogènes au sein d'un système d'aide à la décision (SAD).Dans le chapitre 1, nous explorons d'abord la théorie des systèmes complexes et leur modélisation, reconnaissant les bâtiments comme des Systèmes Complexes Sociotechniques. Nous examinons l'état de l'art des acteurs impliqués dans la performance énergétique, identifiant notre cas d'étude comme le Tiers de Confiance pour la Mesure et la Performance Énergétique (TCMPE). Face à nos contraintes, nous nous focalisons sur le besoin d'un système d'aide à la décision pour
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2

Rastin, Parisa. "Automatic and Adaptive Learning for Relational Data Stream Clustering." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCD052.

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Le travail de recherche exposé dans cette thèse concerne le développement d’approches d’apprentissage non-supervisé adaptés aux grands jeux de données relationnelles et dynamiques. La combinaison de ces trois caractéristiques (taille, complexité et évolution)constitue un défi majeur dans le domaine de l’exploration de données et peu de solutions satisfaisantes existent pour le moment, malgré les besoins de plus en plus manifestes des entreprises. C’est un véritable challenge, car les approches adaptées aux données relationnelle sont une complexité quadratique inadaptée à l’analyse de données d
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3

Guillon, Arthur. "Opérateurs de régularisation pour le subspace clustering flou." Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2019. http://www.theses.fr/2019SORUS121.

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Cette thèse considère une tâche de fouille de données appelée subspace clustering, qui consiste à simultanément identifier des groupes de données similaires et à expliciter cette similarité, notamment en mettant en avant les attributs caractéristiques de ces différents groupes. Nous proposons l'étude d'une famille particulière de modèles de subspace clustering flou, qui reposent sur la minimisation d'une fonction de coût. Nous formulons trois propriétés souhaitables en clustering, dont nous montrons qu'elles sont absentes des minima du modèle que nous étudions. Nous les reformulons sous forme
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4

Sarazin, Tugdual. "Apprentissage massivement distribué dans un environnement Big Data." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCD050.

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Lors de ces dernières années les volumes de données analysées par les entreprises et les laboratoires de recherches ont fortement augment´es ouvrant ainsi l’`ere du BigData. Cependant ces données brutes sont fréquemment non catégorisées et difficilement exploitables. Cette thèse vise à améliorer et faciliter le pré-traitement et la comprehension de grands volumes de données en fournissant des algorithmes d’apprentissage non supervisés. La première partie de cette thèse est consacrée à un état de l’art des algorithmes de partitionnement et bi-partitionnement ainsi qu’une présentation des techno
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5

Thépaut, Solène. "Problèmes de clustering liés à la synchronie en écologie : estimation de rang effectif et détection de ruptures sur les arbres." Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2019. http://www.theses.fr/2019SACLS477/document.

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Au vu des changements globaux actuels engendrés en grande partie par l'être humain, il devient nécessaire de comprendre les moteurs de la stabilité des communautés d'êtres vivants. La synchronie des séries temporelles d'abondances fait partie des mécanismes les plus importants. Cette thèse propose trois angles différents permettant de répondre à différentes questions en lien avec la synchronie interspécifique ou spatiale. Les travaux présentés trouvent des applications en dehors du cadre écologique. Un premier chapitre est consacré à l'estimation du rang effectif de matrices à valeurs dans ℝ o
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6

Masmoudi, Nesrine. "Modèle bio-inspiré pour le clustering de graphes : application à la fouille de données et à la distribution de simulations." Thesis, Normandie, 2017. http://www.theses.fr/2017NORMLH26/document.

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Dans ce travail de thèse, nous présentons une méthode originale s’inspirant des comportements des fourmis réelles pour la résolution de problème de classification non supervisée non hiérarchique. Cette approche créée dynamiquement des groupes de données. Elle est basée sur le concept des fourmis artificielles qui se déplacent en même temps de manière complexe avec les règles de localisation simples. Chaque fourmi représente une donnée dans l’algorithme. Les mouvements des fourmis visent à créer des groupes homogènes de données qui évoluent ensemble dans une structure de graphe. Nous proposons
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7

Sublemontier, Jacques-Henri. "Classification non supervisée : de la multiplicité des données à la multiplicité des analyses." Phd thesis, Université d'Orléans, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00801555.

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La classification automatique non supervisée est un problème majeur, aux frontières de multiples communautés issues de l'Intelligence Artificielle, de l'Analyse de Données et des Sciences de la Cognition. Elle vise à formaliser et mécaniser la tâche cognitive de classification, afin de l'automatiser pour la rendre applicable à un grand nombre d'objets (ou individus) à classer. Des visées plus applicatives s'intéressent à l'organisation automatique de grands ensembles d'objets en différents groupes partageant des caractéristiques communes. La présente thèse propose des méthodes de classificatio
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8

Falih, Issam. "Attributed Network Clustering : Application to recommender systems." Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2018. http://www.theses.fr/2018USPCD011/document.

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Streszczenie:
Au cours de la dernière décennie, les réseaux (les graphes) se sont révélés être un outil efficace pour modéliser des systèmes complexes. La problématique de détection de communautés est une tâche centrale dans l’analyse des réseaux complexes. La majeur partie des travaux dans ce domaine s’intéresse à la structure topologique des réseaux. Cependant, dans plusieurs cas réels, les réseaux complexes ont un ensemble d’attributs associés aux nœuds et/ou aux liens. Ces réseaux sont dites : réseaux attribués. Mes activités de recherche sont basées principalement sur la détection des communautés dans
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Boudane, Abdelhamid. "Fouille de données par contraintes." Thesis, Artois, 2018. http://www.theses.fr/2018ARTO0403/document.

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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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Boutalbi, Rafika. "Model-based tensor (co)-clustering and applications." Electronic Thesis or Diss., Université Paris Cité, 2020. https://wo.app.u-paris.fr/cgi-bin/WebObjects/TheseWeb.woa/wa/show?t=7172&f=55867.

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Streszczenie:
La classification non supervisée ou clustering suscite un grand intérêt dans la communauté d’apprentissage machine. Etant donné un ensemble d'objets décrits par un ensemble d'attributs, le clustering vise à partitionner l'ensemble des objets en classes homogènes. Le regroupement ou catégorisation de cet ensemble, est souvent nécessaire pour le traitement de données massives, devenu actuellement un axe de recherche prioritaire. A noter que lorsqu'on s'intéresse au clustering, nous faisons généralement référence au clustering de l'ensemble des objets. Depuis deux décennies, un intérêt est porté
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