Extraire et valider les relations complexes en sciences humaines : statistiques, motifs et règles d'association. (Extraction of Complex Relations in Humanistic : Statistics, Itemsets and Association Rules)
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Summary
Cette branche recente de l'intelligence artificielle consiste en un ensemble of methodes visant a extraire de the connaissance a partir de donnees stockees sur des supports informatiques.
- Type
- dissertation
- Published
- 2006-12-12
- Cited by
- 16
- References
- 254
- OpenAlex
- https://openalex.org/W580260568
- Semantic Scholar
- https://api.semanticscholar.org/CorpusID:43437096
Keywords
Humanities, Philosophy
References
- Advances in Knowledge Discovery and Data Mining
- Modèles et Données. Une introduction à la Statistique uni-, bi- et trivariée
- Implications partielles dans un contexte
- Pruning and grouping of discovered association rules
- Introduction à la sociologie mathématique
- Attribute Interactions in Machine Learning
- Large Datasets Lead to Overly Complex Models: An Explanation and a Solution
- Familles minimales d'implications informatives résultant d'un tableau de données binaires
- Règles d'association et interaction entre variables binaires
- Implication statistique et applications a l'analyse des demarches de preuve mathematique
- Presumption, prejudice, and regularity in fuzzy material implication
- Evaluating the Interestingness of Characteristic Rules
- Reducing redundancy in characteristic rule discovery by using IP-techniques
- Concept Learning and the Problem of Small Disjuncts
- A SCALAR EVOLUTIONNARY APPROACH TO RULE EXTRACTION
- Data Mining : algorithmes d'extraction et de réduction des règles d'association dans les bases de données
- Data Mining - Concepts and Techniques
- Manuel de psychopédagogie expérimentale
- Algorithmique du treillis des fermes : application a l'analyse formelle de concepts et aux bases de donnees
- Systèmes d'information logiques : un paradigme logico-contextuel pour interroger, naviguer et apprendre
Cited by
- Massive Pruning for Building an Operational Set of Association Rules: Metarules for Eliminating Conflicting and Redundant Rules
- A novel decomposition algorithm for binary datatables: Encouraging results on discrimination tasks
- Optimized Representation for Classifying Qualitative Data
- Grand angle : variabilité intra-individuelle chez Ninot et Costalat-Founeau (2011), un commentaire dans la perspective de la psychodynamique expérimentale
- Paving the way for next generation data-stream clustering: towards a unique and statistically valid cluster structure at any time step
- Simuler et épurer pour extraire les motifs sûrs et non redondants
- Representing interaction in multiway contingency tables: MIDOVA, CA and log-linear model.
- Recoder les variables pour obtenir un modèle implicatif optimal
- ALOA2i : OPTIMISATION D'EXTRACTION DES K- ITEMSETS FREQUENTS (POUR K ≤ 2)
- A Proposition for Fixing the Dimensionality of a Laplacian Low-rank Approximation of any Binary Data-matrix
- Investigating word interactions in texts. Application to text categorization in genomics
- Robustesse des partitions de textes : une exploration autour de l'apport des motifs de mots.
- Contributions à l'amélioration de génération des bases des règles d'association MGK-valides et applications en didactique des mathématiques
- Statistically Valid Links and Anti-links BetweenWords and Between Documents: Applying TourneBool Randomization Test to a Reuters Collection
- Espace intrinsèque d'un graphe et recherche de communautés
- Relevant Eigen-Subspace of a Graph : A Randomization Test.
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