Mémoire organisationnelle adaptative en vue d'une classification automatique pour la capitalisation d'informations

International audienceUne mémoire organisationnelle est un espace de capitalisation d’informations diverses circulant au sein d’une entreprise. L’objectif de nos travaux est d’assister les usagers dans le classement de ces informations au sein de cette mémoire organisationnelle tout en limitant leur contribution. Pour ce faire, nous proposons un méta-modèle de mémoire organisationnelle sur lequel nous souhaitons faire reposer un processus de classification automatique

Structuration sémantique des documents XML : Expérimentations et évaluation

National audienceLa norme XML permet la représentation d'un document selon un découpage logique qui ne reflète généralement pas la sémantique de son contenu. Il serait donc intéressant de compléter la structure logique des documents XML par une structure sémantique. L'objet de cet article est alors d'évaluer l'approche d'extraction de structures sémantiques pour les documents XML que nous effectuons sur un échantillon de documents issus de la collection ImageClef 2010 tout en utilisant le thésaurus MeSH (Medical Subject Headings)

Une approche par dissimilarité pour la caractérisation de jeux de données

La caractérisation de jeu de données reste un verrou majeur de l'analyse de données intelligente. Une majorité d'approches à ce problème agrègent les informations décrivant les attributs individuels des jeux de données, ce qui représente une perte d'information. Nous proposons une approche par dissimilarité permettant d'éviter cette agrégation, et étudions son intérêt dans la caractérisation des performances d'algorithmes de classifications, et dans la résolution de problèmes de méta-apprentissage

Modèle multidimensionnel en diamant dédié à l'OLAP sémantique de documents

National audienceLe document électronique représente aujourd’hui un support d’information que les entreprises ne peuvent plus négliger si elles veulent être certaines d’identifier et de gérer toutes les données qui leur sont utiles au quotidien. Plusieurs travaux ont proposé l’application des techniques OLAP (« On-line Analytical Processing ») aux informations documentaires. Dans cet article, nous présentons un nouveau modèle multidimensionnel dédié à l’OLAP de documents. Ce modèle, dit en diamant, est organisé autour d’une dimension centrale qui traduit la sémantique du contenu textuel du document

Caractérisation d'instances d'apprentissage pour méta-mining évolutionnaire.

Les nombreuses techniques d'apprentissage et de fouille de données mises au point au cours des dernières décennies peuvent se révéler d'importants atouts dans divers domaines, mais choisir la technique la plus appropriée pour une application précise est une tâche très complexe pour un non-expert. Notre objectif est ainsi de produire un assistant de modélisation répondant à ce besoin, par une approche à la frontière du méta-apprentissage et des heuristiques évolutionnaires. Nous présentons ici le fonctionnement prévu de cet assistant, suivi d'une discussion de notre approche du problème de caractérisation des instances d'apprentissage, qui reste un verrou majeur du méta-apprentissage et méta-mining

Diamond multidimensional model and aggregation operators for document OLAP

International audienceOn-Line Analytical Processing (OLAP) has generated methodologies for the analysis of structured data. However, they are not appropriate to handle document content analysis. Because of the fast growing of this type of data, there is a need for new approaches abling to manage textual content of data. Generally, these data exist in XML format. In this context, we propose an approach of construction of our Diamond multidimensional model, which includes semantic dimension to better consider the semantics of textual data In addition, we propose new aggregation operators for textual data in OLAP environment

A novel multidimensional model for the OLAP on documents : modeling, generation and implementation

International audienceAs the amount of textual information grows explosively in various kinds of business systems, it becomes more and more essential to analyze both structured data and unstructured textual data simultaneously. However information contained in non structured data (documents and so on) is only partially used in business intelligence (BI). Indeed On-Line Analytical Processing (OLAP) cubes which are the main support of BI analysis in decision support systems have focused on structured data. This is the reason why OLAP is being extended to unstructured textual data. In this paper we introduce the innovative “Diamond” multidimensional model that will serve as a basis for semantic OLAP on XML documents and then we describe the meta modeling, generation and implementation of a the Diamond multidimensional model

Organizational memory: A model based on a heterogeneous network and an automatic information integration process

Organizational memory is a space where various information circulating in a company are capitalized. From the users' point of view, an organizational memory, which can be seen as an information system component, is very important since it stores the “shared knowledge” of the organization. But, at the same time, the cost of this knowledge is relatively high since users' participation, i.e. to integrate/maintain... the memory is important. The aim of our work is to model an organizational memory through a heterogeneous network on which is based an automatic information integration process to assist users in this task while limiting their effort. We developed a prototype and evaluated through an experiment its ability to integrate new information into an organizational memory based on the proposed model

Addressing the Meta-Learning problem with Metaheuristics

The many machine learning and data mining techniques produced over the last decades can prove invaluable assets in diverse fields, but choosing the most appropriate for a given application may be very difficult for a non-expert. Our objective is thus to provide modelling assistance using a meta-learning approach based on an evolutionary metaheuristic. We present the intended workflow of such modelling assistant and the expected challenges along our line of work

Document numérique 2014 : Variabilité et adaptation de l’accès à l’information

ISSN-L (papier) : 1279-5127 · ISSN (électronique) : 1963-1014International audienc