Bat-Cluster: A Bat Algorithm-based Automated Graph Clustering Approach

Defining the correct number of clusters is one of the most fundamental tasks in graph clustering. When it comes to large graphs, this task becomes more challenging because of the lack of prior information. This paper presents an approach to solve this problem based on the Bat Algorithm, one of the most promising swarm intelligence based algorithms. We chose to call our solution, “Bat-Cluster (BC).” This approach allows an automation of graph clustering based on a balance between global and local search processes. The simulation of four benchmark graphs of different sizes shows that our proposed algorithm is efficient and can provide higher precision and exceed some best-known values

Le système d'intelligence économique - XEW

[FR] L’intelligence économique est une activité permanente de management stratégique de l’information, pour une prise de décision collaborative au sein d’une organisation publique ou privée. Cette activité se présente sous forme d’un processus de flux d’information interne et externe, structurée et non structurée, processus supporté par les systèmes d’informations stratégiques et organisationnels. Autrement dit, l’intelligence économique est une cartographie de l’environnement de l’entreprise. Les organisations publiques ou privées ont besoin d’un système d’intelligence économique pour bien se positionner sur le marché, pour anticiper le moindre changement en vue d’y apporter la solution adéquate en temps réel. Le présent article présente le système d’intelligence économique XEW. [EN] Competitive Intelligence is a strategic management of information related activity which aims to provide a collaborative decision making in either a private or a public organization. This activity is actually a processing of internal or external, structured or unstructured information flow that is supported by the strategic and organizational information systems. In other words, competitive intelligence is a mapping of the surrounding business environment. Nowadays, every organization needs a competitive intelligence system in order to better its position in the market, or simply to survive, as well as to be able track every single change and to provide the right response to it in a real time scale. This new concept is the subject of the following article

Establishment of a competitive intelligence system (CIS) for big data analytics in a cloud computing

Aujourd'hui, avec la connexion présente en tout lieu et à tout instant, des données considérables naissent. Ces données ou data deviennent un acteur clé pour la compréhension, l'analyse, l'anticipation et la résolution des grands problèmes économiques, politiques, sociaux et scientifiques. Les data changent aussi nos procédures de travail, notre environnement culturel, allant même jusqu'à restructurer notre manière de penser. Et à peine que le monde scientifique, manageriel et financier, s'intéresse au Big Data, qu'une nouvelle discipline est en train de monter en puissance : le Fast Data. Outre le volume saillant de données ; une autre variante devient décisive, la capacité de traiter à vitesse efficiente les données dans toute leur diversité, de les transformer en connaissances en fournissant la bonne information à la bonne personne et au bon moment, voire les utiliser pour prédire l'avenir. L'exploitation de Big Data nécessite la proposition de nouvelles approches mathématiques et informatiques adaptées mais aussi une réingénierie des approches managériales pour la maîtrise de l'environnement informationnel d'un organisme public ou privé. Tout en se basant sur une démarche de management stratégique d'information comme l'Intelligence Économique (IE). Cette dernière combine et englobe les techniques de Business Intelligence pour la maîtrise des données internes et les techniques de veille stratégique pour la surveillance et la maitrise des flux d'informations externe. Cependant, le Big Data, comme source d'information sans limite pour l'IE, a bouleversé le processus traditionnel de l'IE, ce qui demande une réingénierie de la démarche d'IE. Mes travaux de recherche s'inscrivent parfaitement dans ce contexte caractérisé par un environnement incertain et imprévisible. Dans l'objectif principal est de proposer un nouveau système d'IE (SIE) pour l'analyse de Big Data. Donc, comment peut-on adapter la démarche d'IE à la nouvelle ère moderne de Big Data ? Dans lequel les organismes publics ou privés se trouvent submergés par l'information. Une première réponse, fait l'objet de ma contribution sur la proposition d'un nouveau SIE nommé XEW 2.0, qui se base sur une architecture Big Data orientée service, agile et modulable. L'architecture décisionnelle de XEW 2.0, se compose de quatre services : le Service de Sourcing (SS-XEW), le Service de Data Warehousing (SDW-XEW), le Service de Big Data Analytics (SBDA-XEW) et le Service de Big Data Visualisation (SBDV-XEW). Chaque service est vu comme une composante indépendante qui doit rendre un service bien précis aux autres composantes de XEW 2.0.In the information era, people's lives are deeply impacted by IT due to the exposure of social networks, emails, RSS feeds, chats, white papers, web pages, etc. Such data are considered very valuable for companies since they will help them in improving their strategies, analyzing their customers' trends or their competitors' marketing interventions is a simple and obvious example. Also, with the advent of the era of Big Data, organizations can obtain information about the dynamic environment of the markets by analyzing consumer's reactions, preferences, opinions and rating on various social media and other networking platforms. Thus, the companies should be equipped with the consciousness of competitive intelligence (CI), and grasp the key points of CI, with setting up an efficient and simple competitive intelligence system adapted to support Big Data. The objective of this thesis is to introduce a new architectural model of Big Data collecting, analyzing and using, named XEW 2.0. This system operates according to four principal steps, where each of which has a dedicated service : (i) XEW sourcing service (XEW-SS), allows searching, collecting, and processing the data from different sources ; (ii) XEW data warehousing services (XEW-DWS) : This brings a unified view of the target corpus and then, creates a data warehouse accessible from the analytics and visualization services ; (iii) XEW Big Data Analytics service (XEW-BDAS) : allows for making multidimensional analyses by adapting data mining algorithms to Big Data ; (iv) XEW Big Data Visualization service (XEW-BDVS) : allows visualizing Big Data in the form of innovative design and graphs representing, for instance, social networks, semantic networks, strategic alliances networks, etc

Conception et développement d'un système d'intelligence économique (SIE) pour l'analyse de big data dans un environnement de cloud computing

Aujourd'hui, avec la connexion présente en tout lieu et à tout instant, des données considérables naissent. Ces données ou data deviennent un acteur clé pour la compréhension, l'analyse, l'anticipation et la résolution des grands problèmes économiques, politiques, sociaux et scientifiques. Les data changent aussi nos procédures de travail, notre environnement culturel, allant même jusqu'à restructurer notre manière de penser. Et à peine que le monde scientifique, manageriel et financier, s'intéresse au Big Data, qu'une nouvelle discipline est en train de monter en puissance : le Fast Data. Outre le volume saillant de données ; une autre variante devient décisive, la capacité de traiter à vitesse efficiente les données dans toute leur diversité, de les transformer en connaissances en fournissant la bonne information à la bonne personne et au bon moment, voire les utiliser pour prédire l'avenir. L'exploitation de Big Data nécessite la proposition de nouvelles approches mathématiques et informatiques adaptées mais aussi une réingénierie des approches managériales pour la maîtrise de l'environnement informationnel d'un organisme public ou privé. Tout en se basant sur une démarche de management stratégique d'information comme l'Intelligence Économique (IE). Cette dernière combine et englobe les techniques de Business Intelligence pour la maîtrise des données internes et les techniques de veille stratégique pour la surveillance et la maitrise des flux d'informations externe. Cependant, le Big Data, comme source d'information sans limite pour l'IE, a bouleversé le processus traditionnel de l'IE, ce qui demande une réingénierie de la démarche d'IE. Mes travaux de recherche s'inscrivent parfaitement dans ce contexte caractérisé par un environnement incertain et imprévisible. Dans l'objectif principal est de proposer un nouveau système d'IE (SIE) pour l'analyse de Big Data. Donc, comment peut-on adapter la démarche d'IE à la nouvelle ère moderne de Big Data ? Dans lequel les organismes publics ou privés se trouvent submergés par l'information. Une première réponse, fait l'objet de ma contribution sur la proposition d'un nouveau SIE nommé XEW 2.0, qui se base sur une architecture Big Data orientée service, agile et modulable. L'architecture décisionnelle de XEW 2.0, se compose de quatre services : le Service de Sourcing (SS-XEW), le Service de Data Warehousing (SDW-XEW), le Service de Big Data Analytics (SBDA-XEW) et le Service de Big Data Visualisation (SBDV-XEW). Chaque service est vu comme une composante indépendante qui doit rendre un service bien précis aux autres composantes de XEW 2.0.In the information era, people's lives are deeply impacted by IT due to the exposure of social networks, emails, RSS feeds, chats, white papers, web pages, etc. Such data are considered very valuable for companies since they will help them in improving their strategies, analyzing their customers' trends or their competitors' marketing interventions is a simple and obvious example. Also, with the advent of the era of Big Data, organizations can obtain information about the dynamic environment of the markets by analyzing consumer's reactions, preferences, opinions and rating on various social media and other networking platforms. Thus, the companies should be equipped with the consciousness of competitive intelligence (CI), and grasp the key points of CI, with setting up an efficient and simple competitive intelligence system adapted to support Big Data. The objective of this thesis is to introduce a new architectural model of Big Data collecting, analyzing and using, named XEW 2.0. This system operates according to four principal steps, where each of which has a dedicated service : (i) XEW sourcing service (XEW-SS), allows searching, collecting, and processing the data from different sources ; (ii) XEW data warehousing services (XEW-DWS) : This brings a unified view of the target corpus and then, creates a data warehouse accessible from the analytics and visualization services ; (iii) XEW Big Data Analytics service (XEW-BDAS) : allows for making multidimensional analyses by adapting data mining algorithms to Big Data ; (iv) XEW Big Data Visualization service (XEW-BDVS) : allows visualizing Big Data in the form of innovative design and graphs representing, for instance, social networks, semantic networks, strategic alliances networks, etc

CSA Patents: Agent intelligent de crawling et scraping des brevets USPTO, WIPO et Esp@cne

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Le système d'intelligence économique - XEW

International audience[FR] L’intelligence économique est une activité permanente de management stratégique de l’information, pour une prise de décision collaborative au sein d’une organisation publique ou privée. Cette activité se présente sous forme d’un processus de flux d’information interne et externe, structurée et non structurée, processus supporté par les systèmes d’informations stratégiques et organisationnels. Autrement dit, l’intelligence économique est une cartographie de l’environnement de l’entreprise. Les organisations publiques ou privées ont besoin d’un système d’intelligence économique pour bien se positionner sur le marché, pour anticiper le moindre changement en vue d’y apporter la solution adéquate en temps réel. Le présent article présente le système d’intelligence économique XEW.[EN] Competitive Intelligence is a strategic management of information related activity which aims to provide a collaborative decision making in either a private or a public organization. This activity is actually a processing of internal or external, structured or unstructured information flow that is supported by the strategic and organizational information systems. In other words, competitive intelligence is a mapping of the surrounding business environment. Nowadays, every organization needs a competitive intelligence system in order to better its position in the market, or simply to survive, as wellas to be able track every single change and to provide the right response to it in a real time scale. This new concept is the subject of the following article

Mining unstructured data for a competitive intelligence system XEW

International audienceNowadays, there is a vast amount of information available in line. One of the major unsolved problems in the Competitive Intelligence (CI) is the management of unstructured data. The unstructured data such as multimedia files, documents, comments, customer support request, news, emails, reports and web pages are difficult to capture and store in the common database system. This paper will explained the main process of unstructured data, based on the web services technologies for a Competitive Intelligence System (CIS) XEW. This process could help organization to understand the significance of exploitation and transformation data in supporting decision making process

SDV-XEW : la big data visualisation au service de l'intelligence économique

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Agent intelligent de crawling et de scraping pour le SIE XEW

International audienceCette communication décrit les fonctionnalités de l’agent intelligent XEW-CR (Explore every where) qui vise à répondre à la problématique de trouver l’information utile dans un environnement web, caractérisé par l’abondance et l’hétérogénéité des formats de données et des informations disponibles sur un sujet. La fonctionnalité crawling de l’outil permet de parcourir, d’indexer et de cartographier les pages web en se basant sur le contenu de la page ou de l’URL. Le scraping est moins limitatif car cela consiste à extraire le contenu des pages web pour l’utiliser à des fins de data mining et de stockage de l’information utile dans une base de donnée décisionnelle

Conception Agile d'un Système d'Intelligence Economique

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