Ontologie et base de connaissances pour le pré-traitement et post-traitement en fouille de données

Creators: Brisson, Laurent; Collard, Martine; Pasquier, Nicolas

Others:: Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia-Antipolis (I3S) / Equipe KEIA ; Scalable and Pervasive softwARe and Knowledge Systems (Laboratoire I3S - SPARKS) ; Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA); Laboratoire d'Informatique, Signaux, et Systèmes de Sophia Antipolis (I3S) ; Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS) ; COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Côte d'Azur (UCA)

Description

Le Système d'Information Conceptuel ExCIS pour l'extraction de connaissances est une approche s'inspirant de CRISP- DM et intégrant le support des ontologies. Il permet de définir une ontologie de représentation des connaissances expertes du domaine, prenant en compte les besoins de la fouille de donnée, afin d'améliorer la pertinence des modèles de connaissances extraits et d'assister l'utilisateur final dans l'exploitation de ces modèles. Les connaissances expertes du domaine sont alors intégrées dans le processus de fouille de données.

Abstract

National audience

Ontologie et base de connaissances pour le pré-traitement et post-traitement en fouille de données

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