Familles génératrices de règles d'adaptation pour assister leur acquisition semi-automatique.

Matthieu Tixier 1, 2 Fadi Badra 2 Jean Lieber 2
1 Tech-CICO - TECHnologies pour la Coopération, l’Interaction et les COnnaissances dans les collectifs
ICD - Institut Charles Delaunay, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : FRE2732
2 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : L'acquisition de connaissances d'adaptation, notamment dans sa dimension automatique, ouvre de grandes perspectives pour l'étape critique en raisonnement à partir de cas que constitue l'adaptation. Le système CABAMAKA s'appuie sur des techniques symboliques de fouille de données pour extraire des règles d'adaptation candidates. Cet article présente une approche pour réduire le nombre de telles règles à présenter à l'analyste pour validation. L'idée est de s'appuyer sur une opération de composition de ces règles et de chercher une famille génératrice pour cette composition.
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Conference papers
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Contributor : Yannick Prié <>
Submitted on : Monday, September 14, 2009 - 11:37:04 PM
Last modification on : Monday, September 16, 2019 - 4:35:45 PM
Long-term archiving on : Tuesday, June 15, 2010 - 9:55:58 PM

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Matthieu Tixier, Fadi Badra, Jean Lieber. Familles génératrices de règles d'adaptation pour assister leur acquisition semi-automatique.. 19es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2008), Jun 2008, Nancy, France. pp.225-236. ⟨hal-00416700⟩

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