Beschreibung
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 appelée 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.
Autorenporträt
Ahmed Samet est Docteur en Génie Informatique et Automatique, diplômé de l'Université d'Artois Lille Nord de France. Il a obtenu son mastère de recherche en Informatique à la Faculté des Sciences de Tunis (FST). Actuellement, spécialiste en Data Mining incertain et en Théorie de Fonctions de Croyance.
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