Etablissement Université de M’Sila - Mohamed Boudiaf Affiliation Institut d’Informatique Auteur BRAHIMI, Belgacem Directeur de thèse Moussaoui

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Etablissement Université de M’Sila - Mohamed Boudiaf Affiliation Institut d’Informatique Auteur BRAHIMI, Belgacem Directeur de thèse Moussaoui

Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement Université de M’Sila - Mohamed Boudiaf Affiliation Institut d’Informatique Auteur BRAHIMI, Belgacem Directeur de thèse Moussaoui Abdelouhab (Maitre de conférence) Filière Informatique Diplôme Magister Titre Extraction de connaissances à partir de données incomplètes et imprécises Mots clés Données incomplètes; Données imprécises; Logiques floue; Extraction de connaissances Résumé L’extraction de connaissances à partir de données (ECD) est définie comme un processus de découverte d’informations implicites, inconnues auparavant et potentiellement utiles à partir de données. Ce processus se fait en plusieurs étapes : préparation des données (recherche, nettoyage et codage des données), fouille des données (recherche d’un modèle de connaissances), validation et interprétation du résultat et enfin intégration des connaissances apprises. Cependant, il se trouve que dans beaucoup de domaines, les données représentées sont incomplètes et/ou imprécises ce qui rend leur exploitation très difficile et/ou impossible d’autant plus que la dimensionnalité élevée des bases de données complexifie la tâche d’extraction de connaissances à partir de cette masse de données. Nous proposons dans ce travail de magister des solutions pour l’amélioration des techniques d’extraction de connaissances à partir de données tout en en prenant en compte la nature des données hétérogènes, incomplètes, incertaines ou incertaines en utilisant la notion de la similarité Date de soutenance 03-07-2011 Cote i/isi 01/2011 Pagination 111 p. Illusatration ill. Format 30 cm. Statut Soutenue

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