Bien cube, les données textuelles peuvent s'agréger !

Sandra Bringay 1 Anne Laurent 1 Pascal Poncelet 1 Mathieu Roche 2 Maguelonne Teisseire 1
1 TATOO - Fouille de données environnementales
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
2 TEXTE - Exploration et exploitation de données textuelles
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : La masse des données aujourd'hui disponibles engendre des besoins croissants de méthodes décisionnelles adaptées aux données traitées. Ainsi, récemment de nouvelles approches fondées sur des cubes de textes sont apparues pour pouvoir analyser et extraire de la connaissance à partir de documents. L'originalité de ces cubes est d'étendre les approches traditionnelles des entrepôts et des technologies OLAP à des contenus textuels. Dans cet article, nous nous intéressons à deux nouvelles fonctions d'agrégation. La première propose une nouvelle mesure de TF-IDF adaptative permettant de tenir compte des hiérarchies associées aux dimensions. La seconde est une agrégation dynamique permettant de faire émerger des groupements correspondant à une situation réelle. Les expériences menées sur des données issues du serveur HAL d'une université confirment l'intérêt de nos propositions.
Type de document :
Communication dans un congrès
EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, 2010, Hammamet, Tunisie. pp.585-596, 2010
Liste complète des métadonnées

https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00588562
Contributeur : Mathieu Roche <>
Soumis le : dimanche 24 avril 2011 - 17:47:43
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:23

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-00588562, version 1

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Citation

Sandra Bringay, Anne Laurent, Pascal Poncelet, Mathieu Roche, Maguelonne Teisseire. Bien cube, les données textuelles peuvent s'agréger !. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, 2010, Hammamet, Tunisie. pp.585-596, 2010. 〈lirmm-00588562〉

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