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Revue des Nouvelles Technologies de l'Information E34 (Broché)
Extraction et Gestion des Connaissances - Actes de la conférence EGC'2018
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Résumé
La sélection d'articles publiés dans le présent recueil constitue les actes des 18èmes Journées Internationales Francophones Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2018) qui se sont déroulées à la Maison des Sciences de l'Homme - Paris Nord et l'Université de Paris 13 du 22 janvier au 26 janvier 2018. L'objectif de ces journées scientifiques est de rassembler dans un même lieu les chercheurs de disciplines connexes (Bases de Données, Statistiques, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion des Connaissances, Fouille de Données et Science des données) et les ingénieurs qui mettent en oeuvre sur des données réelles des méthodes d'extraction et de gestion des connaissances.
Cette conférence est un événement majeur fédérateur de la communauté francophone en Extraction et Gestion des Connaissances et regroupe des chercheurs de nombreux pays (notamment France, Belgique, Suisse, Canada, Afrique du Nord). Le programme de la conférence comprend aussi des présentations de chercheurs invités reconnus mondialement pour leurs travaux. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l'extraction et de la gestion des connaissances.
Cette conférence est un événement majeur fédérateur de la communauté francophone en Extraction et Gestion des Connaissances et regroupe des chercheurs de nombreux pays (notamment France, Belgique, Suisse, Canada, Afrique du Nord). Le programme de la conférence comprend aussi des présentations de chercheurs invités reconnus mondialement pour leurs travaux. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l'extraction et de la gestion des connaissances.
Fiche technique
- Date de parution : 24/01/2018
- Editeur : RNTI Editions
- ISBN : 979-10-96289-07-3
- EAN : 9791096289073
- Format : Grand Format
- Présentation : Broché
- Nb. de pages : 512 pages
- Poids : 0.858 Kg
- Dimensions : 17,0 cm × 24,0 cm × 2,7 cm
À propos des auteurs
Christine Largeron est professeur à l'Université Jean Monnet à Saint-Etienne. Elle est membre du Laboratoire Hubert Curien (UMR CNRS 5516) où elle est responsable du projet Data Mining and Information Retrieval. Elle mène et dirige des recherches en fouille de textes et de réseaux sociaux. Elle a participé à différentes compétitions internationales au cours desquelles son équipe a obtenu de très bons résultats (Inex, ImageClef, PanClef, SemEval).
Elle a publié deux livres et plus de cent dix articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux. Elle fait partie du comité de programme de conférences internationales (ECML-PKDD, DS-ALT, DSAA, etc.) et elle a été invitée à réviser de articles pour différents journaux dans son domaine (DMKD, KAIS, Pattern Recognition Letters, Pattern Recognition, PlosOne, TKDE, Neurocomputing, Journal Social Network Analysis, etc.).
---- Hanane Azzag est maître de conférences HdR à l'université de Paris 13 depuis 2006 et habiliter à diriger des travaux de recherche depuis janvier 2013. Elle est membre permanent de l'équipe A3 (Apprentissage Artificiel et Applications) du laboratoire LIPN (UMR 7030 CNRS). Un de ces axes de recherche concerne la visualisation analytique et les modèles biomémitiques. Hanane Azzag est secrétaire de l'association EGC (Extraction et Gestion des Connaissances).
Elle a publié plusieurs articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux. ---- Mustapha Lebbah est maître de conférences HdR à l'université de Paris 13 depuis 2005 et habiliter à diriger des travaux de recherche depuis janvier 2012. Il est membre permanent de l'équipe A3 (Apprentissage Artificiel et Applications) du laboratoire LIPN (UMR 7030 CNRS). Un de ces axes de recherche concerne la classification probabiliste non supervisée à base de modèles de mélanges et les modèles topologiques.
Un autre axe de sa recherche concerne le passage à large échelle en se basant sur la modélisation statistique scalable (Science des données et Big Data). Mustapha Lebbah est secrétaire de la Société Francophone de Classification (SFC) et membre élu du bureau de l'association EGC (Extraction et Gestion des Connaissances). Il est aussi membre élu du bureau du groupe "Data Mining et Apprentissage" de la SFdS (Société Française de Statistique).
Il a publié deux brevets, et plusieurs articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux.
Elle a publié deux livres et plus de cent dix articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux. Elle fait partie du comité de programme de conférences internationales (ECML-PKDD, DS-ALT, DSAA, etc.) et elle a été invitée à réviser de articles pour différents journaux dans son domaine (DMKD, KAIS, Pattern Recognition Letters, Pattern Recognition, PlosOne, TKDE, Neurocomputing, Journal Social Network Analysis, etc.).
---- Hanane Azzag est maître de conférences HdR à l'université de Paris 13 depuis 2006 et habiliter à diriger des travaux de recherche depuis janvier 2013. Elle est membre permanent de l'équipe A3 (Apprentissage Artificiel et Applications) du laboratoire LIPN (UMR 7030 CNRS). Un de ces axes de recherche concerne la visualisation analytique et les modèles biomémitiques. Hanane Azzag est secrétaire de l'association EGC (Extraction et Gestion des Connaissances).
Elle a publié plusieurs articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux. ---- Mustapha Lebbah est maître de conférences HdR à l'université de Paris 13 depuis 2005 et habiliter à diriger des travaux de recherche depuis janvier 2012. Il est membre permanent de l'équipe A3 (Apprentissage Artificiel et Applications) du laboratoire LIPN (UMR 7030 CNRS). Un de ces axes de recherche concerne la classification probabiliste non supervisée à base de modèles de mélanges et les modèles topologiques.
Un autre axe de sa recherche concerne le passage à large échelle en se basant sur la modélisation statistique scalable (Science des données et Big Data). Mustapha Lebbah est secrétaire de la Société Francophone de Classification (SFC) et membre élu du bureau de l'association EGC (Extraction et Gestion des Connaissances). Il est aussi membre élu du bureau du groupe "Data Mining et Apprentissage" de la SFdS (Société Française de Statistique).
Il a publié deux brevets, et plusieurs articles dans des conférences et journaux nationaux et internationaux.
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