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

Thèse en co-tutelle de Ahmed SAMET

Théorie des fonctions de croyance : application des outils de data mining pour le traitement des données imparfaites

Date de début : 1er octobre 2011
Mots clés : Fouille de données, Théorie des fonctions de croyance, Gestion de conflit, Classification associative
Encadrement :

Notre travail s’inscrit dans l’intersection de deux disciplines qui sont la Théorie des Fonctions de Croyance (TFC) et la fouille de données. L’interaction pouvant exister entre la TFC et la fouille de données est étudiée sous deux volets.La première interaction souligne l’apport des règles associatives génériques au sein de la TFC. Nous nous sommes intéressés au problème de fusion de sources non fiables dont la principale conséquence est l’apparition de conflit lors de la combinaison. Une approche de gestion de conflit reposant sur les règles d’association génériques appelé ACM a été proposée.

La deuxième interaction s’intéresse aux bases de données imparfaites en particulier les bases de données évidentielles. Les informations, représentées par des fonctions de masse, sont étudiées afin d’extraire des connaissances cachées par le biais des outils de fouille de données. L’extraction des informations pertinentes et cachées de la base se fait grâce à la redéfinition de la mesure du support et de la confiance. Ces mesures introduites ont été les fondements d’un nouveau classifieur associatif que nous avons appelé EDMA.

Axes scientifiques impliqués :

Partenaires

Soutenance

Soutenance ayant eu lieu le 03/12/2014 à 10:00 Salle Prestige - FSA - Béthune

Jury :

  • Président Didier DUBOIS Université Paul Sabatier
  • Rapporteur Arnaud MARTIN Université de Rennes 1
  • Rapporteur Zied ELOUEDI Institut Supérieur de Gestion de Tunis
  • Examinateur Mohamed Mohsen GAMMOUDI ISAM de la Manouba