Approches par les graphes pour l'aide à la sélection, l'analyse et la visualisation des connaissances
Institution:
Toulouse 2Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
Knowledges discovery in databases is a decision support process for which useful data is retrieved from available data before being transformed to information from which useful knowledge will be extracted. However, the intelligibility and the usability of obtained knowledges depend crucially on the way we represent these knowledges. The research works we present deal with this important issue and use graph theory as a mean to achieve good knowledge presentation along with problem modeling and solving. This work deals with information retrieval for raw data selection and filtering, information analysis and knowledge visualization. Knowledge visualization is intended not only to help to represent the obtained knowledge but also to retrieve this knowledge.
Abstract FR:
L’Extraction de Connaissances à partir de Données est un processus qui s’inscrit dans une démarche d’aide à la décision : les données utiles sont d’abord sélectionnées parmi les données disponibles avant d'être transformées en information dont on va extraire une connaissance utile. Cependant, l'intelligibilité et l’utilisabilité des connaissances extraites dépendent essentiellement de la manière utilisée pour les restituer. Les travaux de recherche présentés dans cette thèse s'inscrivent dans cette problématique et s’intéressent à l’utilisation de la théorie de graphes comme outils de modélisation, restitution et de résolution de problèmes. Ces travaux s’articulent autour de la recherche d’information pour la sélection et le filtrage des données brutes utilisées pour l'extraction de connaissances, leur analyse et la visualisation des connaissances qui aident à la représentation des connaissances extraites ainsi qu’à leur découverte.