Approche hybride à base d'ontologie pour le clustering par contraintes

Résumé : Les méthodes de clustering semi supervisé font très souvent usage de contraintes afin de répondre au mieux aux besoins des utilisateurs. Cependant, dans des domaines comme le traitement et l'interprétation d'images satellites, la génération de ces contraintes est coûteuse et demande une grande expertise du domaine. Dans cet article, nous présentons une approche hybride qui exploite en amont les ontologies pour automatiser la génération des contraintes pour le clustering et introduire une labellisation sémantique des clusters. L'objectif est de disposer d'une brique ontologique qui va permettre d'étiqueter sémantique-ment une partie du jeu de données en se basant sur des mécanismes de raison-nement déductif, puis d'utiliser les résultats de ce raisonnement pour (i) générer des contraintes qui vont guider le clustering, (ii) étiqueter sémantiquement les clusters obtenus avec les concepts de l'ontologie. Nous avons appliqué notre ap-proche à la classification d'images satellites et les résultats obtenus valident la capacité de notre approche à améliorer le clustering sans l'utilisation de données étiquetées ni l'intervention manuelle de l'expert.
Type de document :
Communication dans un congrès
La conférence internationale francophone AAFD & SFC 2016, May 2016, Marrakech, Maroc. 2016, AAFD & SFC 2016, Apprentissage Artificiel & Fouille de Données et Société Francophone de Classification. 〈https://aafd-sfc-2016.sciencesconf.org/〉
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [7 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01402428
Contributeur : Hatim Chahdi <>
Soumis le : jeudi 24 novembre 2016 - 16:17:58
Dernière modification le : mardi 19 mars 2019 - 01:24:01
Document(s) archivé(s) le : mardi 21 mars 2017 - 01:29:44

Fichier

Approche hybride à base d’o...
Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01402428, version 1

Citation

Hatim Chahdi, Nistor Grozavu, Isabelle Mougenot, Laure Berti-Equille, Younès Bennani. Approche hybride à base d'ontologie pour le clustering par contraintes. La conférence internationale francophone AAFD & SFC 2016, May 2016, Marrakech, Maroc. 2016, AAFD & SFC 2016, Apprentissage Artificiel & Fouille de Données et Société Francophone de Classification. 〈https://aafd-sfc-2016.sciencesconf.org/〉. 〈hal-01402428〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

319

Téléchargements de fichiers

164