Extraction de l'information à partir des flux de données
Institution:
Saint-EtienneDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
The aim of this work is an attempt to resolve a mining data streams specified problem. It is an adaptative analysis of data streams. The web generation proposes new challenges due to the complexity of data structures. As an example, the data issued from virtual galleries, credit card transactions,. . . Generally, such data are continuous in time, and their sizes are dynamic. We propose a new algorithm based on measures applied to adaptative data streams. The interpretation of results is possible due to such measures. In fact, we compare our algorithm experimentally to other adapted approaches that are considered fundamental in the field. A modified algorithm that is more useful in applications is also discussed. This thesis finishes with a suggestions set about our future work relating to noises data streams and another set of suggestions about the future needfully work
Abstract FR:
L'intelligence artificielle est un thème général de travail en informatique. Nous trouvons dans cette thématique le traitement des données ou l'analyse de données. Ce domaine s'intéresse principalement à la recherche de différentes approches pour la découverte de connaissances. Les problèmes proposés à étudier dans cette thèse sont définis à l'intérieur de ce domaine. Nous commençons notre problématique par un passage sur les travaux en cours en extraction de connaissances à partir des flux de données. Ensuite, revenons sur la base de ces travaux pour étudier leurs portabilités aux systèmes de flux de données adaptatifs. Puis, nous proposons notre nouvelle approche ainsi que des résultats expérimentaux. Nous finirons par une conclusion de nos travaux et des perspectives de recherches dans cette nouvelle thématique