Vers une acquisition automatique de connaissances d'adaptation par examen de la base de cas --- une approche fondée sur des techniques d'extraction de connaissances dans des bases de données

Colloque avec actes et comité de lecture. nationale.National audienceCet article présente une approche pour apprendre automatiquement des connaissances d'adaptation destinées à un système de raisonnement à partir de cas. Cet apprentissage s'appuie sur la base de cas, l'idée étant que, pour deux cas de cette base, leur différence est interprétée comme le résultat d'un processus d'adaptation. La technique d'apprentissage utilisée est l'extraction de motifs fréquents, technique de fouille de données qui suppose un formatage % des données sous la forme d'un ensemble de propriétés booléennes. Le formatage des différences entre cas de la base sous cette forme est discuté en détail, à la fois à un niveau général et au niveau de l'application envisagée, pour le système \Kasimir d'aide à la décision en cancérologie, qui utilise un formalisme proche des logiques de descriptions. L'ensemble du processus d'extraction des connaissances (formatage, fouille et interprétation) est discuté

Vers un Web sémantique en cancérologie

http://videostream.univ-rennes1.fr/~wsm/. Colloque sans acte à diffusion restreinte. nationale.National audienceKasimir est un système à base de connaissances pour l'aide à la décision dédié au traitement du cancer du sein. Ses objectifs et problématiques rejoignent en partie celles du Web sémantique. Cet article présente les fondements d'une architecture pour un portail Web sémantique KASIMIR

Kasimir : gestion de connaissances décisionnelles en cancérologie

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Decision Support and Knowledge Management in Oncology using Hierarchical Classification

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