Mesures d'adéquation entre vocabulaire expert et structure de données

Marie-Jeanne Lesot 1 Grégory Smits 2 Olivier Pivert 2
1 LFI - Learning, Fuzzy and Intelligent systems
LIP6 - Laboratoire d'Informatique de Paris 6
2 PILGRIM - Gradedness, Imprecision, and Mediation in Database Management Systems
IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Résumé : L’adéquation entre un vocabulaire expert utilisé pour décrire linguistiquement un ensemble de données et la structure de ces dernières est requise pour garantir la pertinence et la cohérence de l’expression des résultats d’un processus de découverte des données personnalisé. Cet article propose deux mesures pour répondre à cette tâche : la première est basée sur la comparaison des partitionnements respectivement obtenus à partir de la représentation initiale des données et à partir des données réécrites ; la seconde évalue, dans l’espace réécrit, les regroupements identifiés dans l’espace initial. Les expérimentations sur des données artificielles montrent qu’elles permettent d’identifier des vocabulaires pertinents.
Type de document :
Communication dans un congrès
Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2013), Oct 2013, Reims, France. pp.243-250, 2013
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Contributeur : Olivier Pivert <>
Soumis le : mercredi 20 novembre 2013 - 15:54:12
Dernière modification le : lundi 29 mai 2017 - 14:23:55

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  • HAL Id : hal-00906986, version 1

Citation

Marie-Jeanne Lesot, Grégory Smits, Olivier Pivert. Mesures d'adéquation entre vocabulaire expert et structure de données. Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2013), Oct 2013, Reims, France. pp.243-250, 2013. <hal-00906986>

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