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Conference papers

Analyse comparative de classifications : apport des règles d'association floues

Pascal Cuxac 1 Martine Cadot 2 Claire François 1
2 PAROLE - Analysis, perception and recognition of speech
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Notre travail s'appuie sur l'analyse d'un corpus bibliographique dans le domaine de la géotechnique à l'aide de cartes réalisées avec la plateforme Stanalyst®. Celui-ci intègre un algorithme de classification automatique non hiérarchique (les K-means axiales) donnant des résultats dépendant du nombre de classes demandé. Cette instabilité rend difficile toute comparaison entre classifications, et laisse un doute quant au choix du nombre de classes nécessaire pour représenter correctement un domaine. Nous comparons les résultats de classifications selon 3 protocoles : (1) analyse des intitulés des classes ; (2) relations entre les classes à partir des membres communs ; (3) règles d'association floues. Les graphes obtenus présentant des similitudes remarquables, nous privilégions les règles d'association floues : elles sont extraites automatiquement et se basent sur la description des classes et non des membres. Ceci nous permet donc d'analyser des classifications issues de corpus différents.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00337092
Contributor : Patricia Gautier <>
Submitted on : Thursday, November 6, 2008 - 10:04:19 AM
Last modification on : Friday, March 12, 2021 - 2:34:34 PM
Long-term archiving on: : Monday, June 7, 2010 - 9:06:07 PM

File

Article_EGC2005.pdf
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Identifiers

  • HAL Id : hal-00337092, version 1

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Citation

Pascal Cuxac, Martine Cadot, Claire François. Analyse comparative de classifications : apport des règles d'association floues. 5èmes journées d'Extraction et Gestion des connaissances (EGC), Jan 2005, Paris, France. pp.519-530. ⟨hal-00337092⟩

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