Processus d¿extraction de connaissances à partir de données
Représentation et gestion des connaissances multi-points de vue
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Les systèmes d'information des entreprises actuelles sont de plus en plus « submergés » par des données de tous types : structurées (bases de données, entrepôts de données), semi-structurées (documents XML, fichiers log) et non structurées (textes et multimédia). Ceci a créé de nouveaux défis pour les entreprises et pour la communauté scientifique, parmi lesquels comment comprendre et analyser de telles masses de données afin d'en extraire des connaissances. Par ailleurs, dans une organisation, un projet d'Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD) est le plus sou...
Les systèmes d'information des entreprises actuelles sont de plus en plus « submergés » par des données de tous types : structurées (bases de données, entrepôts de données), semi-structurées (documents XML, fichiers log) et non structurées (textes et multimédia). Ceci a créé de nouveaux défis pour les entreprises et pour la communauté scientifique, parmi lesquels comment comprendre et analyser de telles masses de données afin d'en extraire des connaissances. Par ailleurs, dans une organisation, un projet d'Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD) est le plus souvent mené par plusieurs experts (experts de domaine, experts d'ECD, experts de données...), chacun ayant ses préférences, son domaine de compétence, ses objectifs et sa propre vision des données et des méthodes de l'ECD. C'est ce que nous qualifions de processus d'ECD multi-vues (ou processus multi-points de vue). Notre objectif dans ce travail est de faciliter la tâche de l'analyste d'ECD et d'améliorer la coordination et la compréhensibilité entre les différents acteurs d'une analyse multi-vues, ainsi que la réutilisation du processus d'ECD en termes de points de vue.
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