Connaissances de domaine et treillis de concepts pour l'exploration progressive de données complexes

Nizar Messai 1 Marie-Dominique Devignes 2 Amedeo Napoli 2 Malika Smaïl-Tabbone 2
2 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Nous présentons dans cet article l'Analyse de Concepts Formels par Similarité, qui adapte et étend l'Analyse de Concepts Formels classique à des données complexes, en s'appuyant sur des connaissances de domaine. Ces connaissances sont considérées pour définir la similarité entre les données qui se présentent sous la forme d'un contexte multivalué. En s'appuyant sur la similarité définie, les données du contexte sont groupées dans des concepts multivalués qui forment des treillis de concepts multivalués. La variation des critères dans la définition de la similarité aboutit à la modification de la structure de treillis obtenue et du niveau de précision dans les concepts. Nous exploitons cet aspect pour définir une méthode d'exploration progressive de données complexes par treillis de concepts multivalués. Nous détaillons l'application de cette méthode à l'organisation et à l'identification des sources de données biologiques de l'annuaire BioRegsity.
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00488034
Contributor : Nizar Messai <>
Submitted on : Saturday, June 5, 2010 - 11:15:07 AM
Last modification on : Thursday, January 11, 2018 - 6:19:54 AM
Document(s) archivé(s) le : Thursday, September 23, 2010 - 12:59:12 PM

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  • HAL Id : hal-00488034, version 2

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Nizar Messai, Marie-Dominique Devignes, Amedeo Napoli, Malika Smaïl-Tabbone. Connaissances de domaine et treillis de concepts pour l'exploration progressive de données complexes. 21es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances - IC 2010, Jun 2010, Nîmes, France. pp.233 - 244. ⟨hal-00488034v2⟩

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