Laboratoire de Génie Informatique et d’Automatique de l’Artois

Sabrine MALLEK

Doctorant
Membre des axes :
Contact :
2016
Conférence Internationale avec Comité de Lecture
Evidential Missing Link Prediction in Uncertain Social Networks
16th International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, IPMU 2016, pp 274-285, Vol. 1, Springer, CCIS, juillet 2016
2015
Conférence Internationale avec Comité de Lecture
Evidential Link Prediction Based on Group Information
3rd International Conference on Mining Intelligence and Knowledge Exploration, MIKE 2015, pp 482-492, décembre 2015
2015
Conférence Nationale avec Comité de Lecture
Sabrine MALLEK -- Zied ELOUEDI -- Eric LEFEVRE
Prédiction des liens dans les réseaux sociaux dans le cadre de la thèorie des fonctions de croyance
Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, LFA 2015, pp 97-104, novembre 2015
2015
Conférence Internationale avec Comité de Lecture
The Link Prediction Problem Under a Belief Function Framework
27th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, ICTAI 2015, Vol. 1014-1020, novembre 2015

Sujet de thèse : "Analyse des réseaux sociaux dans le cadre des fonctions de croyance"

2016

Le contexte général de la thèse concerne les réseaux sociaux et leur analyse dans le cadre incertain. En effet, ce sont de très grands systèmes permettant de représenter les interactions sociales entre les d’individus. L’analyse des réseaux sociaux est une collection de méthodes spécialement conçues pour examiner les aspects relationnels des structures sociales. La plupart des techniques existantes sont conçues pour faire face aux réseaux sociaux dans un cadre certain, elles supposent des liens avec des relations binaires. Néanmoins, la structure de ces réseaux repose sur la nature précise des données. Celles-ci sont sujettes à des erreurs d’observations, et sont souvent incomplètes et bruitées ce qui affecte les résultats d’analyse. La théorie des fonctions de croyance est un cadre attrayant pour le raisonnement avec incertitude qui permet de représenter, quantifier et gérer des connaissances imparfaites. La théorie des fonctions de croyance est un cadre attrayant pour le raisonnement sous incertitude qui permet de représenter, quantifier et gérer les informations imparfaites. L’objectif principal de cette thèse est de concevoir des modèles et méthodes permettant de traiter les problèmes d’analyse des réseaux sociaux (par exemple le problème de prédiction de liens) qui prennent en compte l’incertitude qui caractérise les données des réseaux sociaux.