Thèmes
Un article de EGC 2009.
Les thématiques du colloque se regroupent en cinq catégories :
- Acquisition, recueil, pré-traitement, filtrage et fusion de données et/ou de connaissances
- Différents types de données (données spatiales, temporelles, complexes…)
- Théories, méthodes et algorithmes
- Post-traitement et modélisation de la fouille et des connaissances
- Applications innovantes
Par ailleurs, cette année, un accent tout particulier sera mis sur quatre aspects particuliers de l'extraction et de la gestion des connaissances :
- Données spatiales et temporelles
- Etude diachronique des connaissances à partir de données évolutives, avec, en particulier, les applications à la fouille d'opinions
- Profilage des utilisateurs et la fouille de données respectant la propriété intellectuelle et la vie privée
- Fouille de données web et les applications au web sémantique
- Fusion de données
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Principaux thèmes (liste non exhaustive)
- Acquisition, recueil, pré-traitement, filtrage et fusion de données et/ou de connaissances du domaine
- Modélisation et stockage de données, entrepôts de données, langages de requêtes, méta-données, méta-connaissances
- Modélisation des connaissances (OWL, graphes conceptuels, logiques),stockage des connaissances et d'ontologies (acquisition, mise à jour,interopérabilité, prise en compte des ontologies dans le processus d'extraction, extraction pour construire des ontologies)
- Construction, extraction et sélection d’attributs
- Traitements, extraction de connaissances et fouille utilisant différents types de données :
- Données complexes, volumineuses, hétérogènes
- Fouille de textes, d’hypertextes et de données semi-structurées
- Applications aux données issues des réseaux sociaux
- Fouille et interprétation d'images, de vidéos, de données audio et multimédias
- Flux de données, données temporelles
- Données spatiales, géographiques et temporelles
- Fouille du Web (contenu, structure, utilisation), Web sémantique
- Théories, méthodes et algorithmes d'apprentissage, d'extraction de connaissances et de fouille de données :
- Apprentissage supervisé – méthodes par discrimination, méthodes d’ensembles (« boosting », « bagging », etc.), réseaux de neurones formels, réseaux bayésiens, machines à noyaux, machines à vecteurs supports, algorithmes génétiques, etc.
- Apprentissage non supervisé – regroupement conceptuel, classification, analyse de données, cartes de Kohonen etc.
- Traitement d’ensemble d’apprentissage déséquilibré et de l’asymétrie de coûts
- Fouille visuelle et interactive, analyse en ligne
- Apprentissage topologique, variétés mathématiques, non linéarité et grandes dimensions
- Recours au calcul intensif et distribué
- Utilisation massive de connaissances pour la fouille de données
- Approches symboliques, programmation logique inductive, inférence grammaticale, découverte de règles, d'arbres, de graphes
- Fouille de données conceptuelles, approches algébriques, etc.
- Découverte de motifs récurrents dans des séquences, des arbres ou des graphes,
- Théorie de l'apprentissage, complexité
- Post-traitement et modélisation
- Mesures d'évaluation en apprentissage (critères de qualité, courbes ROC etc.)
- Interfaces/environnement de gestions et de fouille de données,
- Visualisation des connaissances
- Architectures logicielles pour l’extraction et la gestion des connaissances
- Modèles de l'extraction de connaissances et de la fouille de données
- Gestion distribuée des connaissances, gestion et acquisition des connaissances par agents, gestion collaborative, bases de connaissances, exploration, interprétation, maintenance
- Applications innovantes de l'extraction et de la gestion de connaissances aussi bien dans l'industrie que dans l'administration.
- Application dans des domaines variés comme la médecine, la biologie, la finance, les assurances, l’économie, les sciences sociales, le transport, le tourisme, l’éducation, la défense, les télécommunications, la gestion de clientèle, la gestion de ressources humaines, le marketing, la recherche d'information etc.
- Mémoires d'entreprise, veille technologique, intelligence économique,
- Questions éthiques : fouille de données respectant la propriété intellectuelle et l’intimité individuelle
