Готові списки джерел за темами / Exploration des motifs

Зміст

  1. Дисертації

Добірка наукової літератури з теми "Exploration des motifs"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 30 листопада 2023

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Дисертації з теми "Exploration des motifs"

1

Ndiaye, Marie. "Exploration de grands ensembles de motifs." Thesis, Tours, 2010. http://www.theses.fr/2010TOUR4029/document.

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Анотація:
L'abondance des motifs générés par les algorithmes d'extraction de connaissances représente un grand problème dans le domaine de fouille de données. Afin de faciliter l'exploration de ces motifs,deux approches sont souvent utilisées : la première consiste à résumer les ensembles de motifs extraits et la seconde approche repose sur la construction de représentations visuelles de ces motifs. Cependant, les résumés ne sont pas structurés et ils sont proposés sans méthode d'exploration. D'autre part, les représentations visuelles n'offrent pas une vue globale des ensembles de motifs. Nous définiss
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2

Bahauddin, Azizi Bin. "Contemporary Malaysian art : an exploration of the Songket motifs." Thesis, Sheffield Hallam University, 1999. http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.287587.

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Анотація:
This thesis explores the Malay songket motifs in relation to Malaysia's cultural identity and the transformations of these motifs within the context of the researcher's own art works. An examination of Malaysian government's fixed National Culture policy on identity is contrasted with the reality of identity as dynamic. The identity policy was created and asserted on a multi-racial population based on concept of MalaylBumiputera with no recognition of the 'Other', the nonBumiputera culture. Divisions among the populace were created by the privileges of political, economic and social adjustment
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3

Méger, Nicolas Boulicaut Jean-François Rigotti Christophe. "Recherche automatique des fenêtres temporelles optimales des motifs séquentiels." Villeurbanne : Doc'INSA, 2005. http://docinsa.insa-lyon.fr/these/pont.php?id=meger.

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4

Méger, Nicolas. "Recherche automatique des fenêtres temporelles optimales des motifs séquentiels." Lyon, INSA, 2004. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2004ISAL0095/these.pdf.

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Анотація:
Ce mémoire concerne l'extraction sous contraintes de motifs dans une séquence d'événements. Les motifs extraits sont des règles d'épisodes. L'apport principal réside dans la détermination automatique de la fenêtre temporelle optimale de chaque règle d'épisodes. Nous proposons de n'extraire que les règles pour lesquelles il existe une telle fenêtre. Ces règles sont appelées FLM-règles. Nous présentons un algorithme, WinMiner, pour extraire les FLM-règles, sous les contraintes de support minimum, de confiance minimum, et de gap maximum. Les preuves de la correction de cet algorithme sont fournie
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5

Fauré, Clément. "Découvertes de motifs pertinents par l'implémentation d'un réseau bayésien : application à l'industrie aéronautique." Lyon, INSA, 2007. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2007ISAL0077/these.pdf.

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Анотація:
La définition et l'étude d'un processus opérationnel dans un contexte industriel se heurte généralement à l'analyse d'ensemble de données complexes et volumineuses. L'environnement associé à ce processus évoluant constamment au cours du temps, on va constater de manière inévitable l'apparition de différences entre ce qui était attendu – le modèle – et ce qui est réellement observé – les faits. Plus inquiétant, certains comportements peuvent être masqués dans la masse des données. Il faut alors être en mesure de déceler ces différences et, le cas échéant, de mettre à jour le modèle utilisé. Un
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6

Fauré, Clément Boulicaut Jean-François Mille Alain. "Découvertes de motifs pertinents par l'implémentation d'un réseau bayésien application à l'industrie aéronautique /." Villeurbanne : Doc'INSA, 2008. http://docinsa.insa-lyon.fr/these/pont.php?id=faure.

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7

Salleb, Ansaf. "Recherche de motifs fréquents pour l'extraction de règles d'association et de caractérisation." Orléans, 2003. http://www.theses.fr/2003ORLE2064.

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Анотація:
La fouille de données est un domaine de recherche en plein essor visant à extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'extraction de motifs fréquents dans les bases de données. Cette étape à la fois importante et coûteuse, est commune à plusieurs tâches de fouille de données. Parmi celles-ci, nous avons étudié la recherche de règles d'association et la recherche de règles de caractérisation, fondées l'une comme l'autre sur la recherche de motifs fréquents. D'une part, nous nous sommes intéressés à l'extraction de motifs fréque
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8

Leleu, Marion. "Extraction de motifs séquentiels sous contraintes dans des données contenant des répétitions consécutives." Lyon, INSA, 2004. http://theses.insa-lyon.fr/publication/2004ISAL0001/these.pdf.

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Анотація:
Un axe de recherche typique du data mining, et qui nous concerne dans cette thèse, est la recherche de régularités dans des bases de séquences (e. G. , séquences d'achats, de navigation, d'ADN). De nombreux algorithmes ont été proposés pour traiter l'extraction de motifs séquentiels satisfaisant des contraintes variées. Parmi ceux existants, certains exploitent une représentation en mémoire des positions des motifs (listes d'occurences), ce qui permet de réduire les coûts liés aux accès disque lors de l'exécution d'un processus. Cependant, leurs performances peuvent être grandement améliorées
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9

Leleu, Marion Boulicaut Jean-François. "Extraction de motifs séquentiels sous contraintes dans des données contenant des répétitions consécutives." Villeurbanne : Doc'INSA, 2005. http://docinsa.insa-lyon.fr/these/pont.php?id=leleu.

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10

Khiari, Mehdi. "Découverte de motifs n-aires utilisant la programmation par contraintes." Caen, 2012. http://www.theses.fr/2012CAEN2015.

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Анотація:
La fouille de données et la Programmation Par Contraintes (PPC) sont deux domaines de l'informatique qui ont eu, jusqu’à très récemment, des destins séparés. Cette thèse est l'une des toutes premières à s'intéresser aux liens entre la fouille de données et la PPC, et notamment aux apports de cette dernière à l'extraction de motifs sous contraintes. Différentes méthodes génériques pour la découverte de motifs locaux ont été proposées. Mais, ces méthodes ne prennent pas en onsidération le fait que l'intérêt d'un motif dépend souvent d'autres motifs. Un tel motif est appelé motif n-aire. Très peu
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