Mémoires de Fin d’Etudes
Etablissement
Université d’Oran1 - Ahmed Ben Bella
Affiliation
Département d’Informatique
Auteur
KADEM, Habib
Directeur de thèse
ATMANI B. (Maitre de conférence)
Filière
Informatique et Automatique Appliquée
Diplôme
Magister
Titre
Conception d’une Plateforme Open Source d’Extraction et de Gestion des Connaissances
Mots clés
Automate Cellulaire; ECD; Fouille de données; Arbre de décision;Service Web; Aide à la décision; Intelligence Artificielle.
Résumé
Les Plateformes décisionnelles Open Source s’intègrent dans des portails dont les composants pourront être invoqués depuis une application ou un service Web dédié. Dans cette optique, nous proposons la conception et la mise en service d’une plateforme open source d’extraction et de gestion de connaissance (EGC) basée sur une modélisation booléenne. On peut voir le processus d’EGC comme une nécessité imposée par le besoin des entreprises de valoriser les données qu’elles accumulent dans leurs bases. Il consiste à rechercher et à extraire de l’information (utile et inconnue) de ces gros volumes de données stockées. En effet, le développement des capacités de stockage et des vitesses de transmission des réseaux ont conduit les utilisateurs à accumuler de plus en plus de données. De nos jours, les systèmes et les plateformes d’extraction et de gestion de connaissance sont devenus des véritables outils d’aide à l’analyse et à la décision dans un nombre croissant d’organisations. La mise en place de tels systèmes est difficile et coûteuse. Ces systèmes doivent offrir des possibilités d’exploration très fine et de représentation synthétique de l’information recueillie et des nouvelles connaissances déduites. En amont, ils doivent assurer le prétraitement, la sélection et le filtrage de l’information disponible dans des bases spécialisées internes ou externes et sur Internet ou intranet, et de les mettre à la disposition de différentes techniques d’aide à la décision. Ce mémoire présente la conception et la réalisation d’une nouvelle plateforme open source, WS4KDM (Web Services for Knowledge Discovery and Management), qui regroupe plusieurs services web dédiés à l’extraction et la gestion des connaissances. Les techniques de fouille de données, implémentées dans la plateforme WS4KDM, sont à base de graphe d’induction et utilisent une nouvelle technique de modélisation booléenne nommée BML (Boolean Modeling Language) qui se base sur le principe cellulaire de CASI (Cellular Automaton for Symbolic Induction). Le but, après une modélisation booléenne des règles de classification, est double d’une part affiner le processus d’extraction de règles à partir de données par une fouille de données orchestrées par CASI, et d’autre part réduire la complexité de stockage, ainsi que le temps de réponse.
Date de soutenance
2011
Cote
TH3397
Pagination
88F.
Illusatration
ILL. EN COUL
Format
30 cm
Notes
BIBLIOG.85-88F.
Statut
Soutenue