Suivi incrémental des évolutions dans une base d'information indexée : une boucle évaluation / correction pour le choix des algorithmes et des paramètres.

Pascal Cuxac 1, * Alain Lelu 2, 3 Martine Cadot 4
* Auteur correspondant
3 KIWI - Knowledge Information and Web Intelligence
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
4 ABC - Machine Learning and Computational Biology
LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous avons conçu et implanté l'environnement Germen de clustering incrémental d'une base d'information indexée, à partir d'un flux de vecteurs-données. Cet environnement nécessite 1) la définition et la mise à jour du graphe des liens entre ces vecteurs, 2) le paramétrage de notre méthode de clustering par densité (définition de la densité, règle de propagation des frontières de clusters, ...). Pour tendre vers des résultats satisfaisants quelles que soient la nature et l'échelle des données, il s'est avéré nécessaire de mettre en place une boucle : évaluation par un expert du domaine / correction des paramètres ou choix des algorithmes. En effet une extraction des tendances dans le temps doit s'appuyer sur des « photos » à la fois stables et exactes, conformes à l'expertise humaine sur les données, alors que ces deux qualités se sont révélées souvent contradictoires. Nous présentons ce processus à l'oeuvre sur un extrait de la base Pascal (CNRS/INIST) relatif à la recherche en géotechnique, et sur un corpus de test public (23 000 dépêches Reuters).
Type de document :
Communication dans un congrès
2nd International Conference on Information Systems and Economic Intelligence (SIIE'2009), Feb 2009, Hammamet, Tunisie. 2009
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https://hal.inria.fr/inria-00361652
Contributeur : Alain Lelu <>
Soumis le : lundi 16 février 2009 - 12:25:01
Dernière modification le : mardi 24 avril 2018 - 13:30:23

Identifiants

  • HAL Id : inria-00361652, version 1

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Pascal Cuxac, Alain Lelu, Martine Cadot. Suivi incrémental des évolutions dans une base d'information indexée : une boucle évaluation / correction pour le choix des algorithmes et des paramètres.. 2nd International Conference on Information Systems and Economic Intelligence (SIIE'2009), Feb 2009, Hammamet, Tunisie. 2009. 〈inria-00361652〉

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