National audienceCet article décrit un nouvel algorithme incrémental nommé AntGraph pour la construction de graphes de voisinage. Il s'inspire du comportement d'autoassemblage observé chez des fourmis réelles où ces dernières se fixent progressivement à un support fixe puis successivement aux fourmis déjà fixées afin de créer une structure vivante. Nous utilisons ainsi une approche à base de fourmis artificielles où chaque fourmi représente une donnée. Nous indiquons comment ce comportement peut être utilisé pour construire de manière incrémentale un graphe à partir d'une mesure de similarité entre les données. Nous montrons finalement que notre algorithme obtient de meilleurs résultats en comparaison avec le graphe de Voisins Relatifs, not...
National audienceLa chémoinformatique utilise des méthodes issues de l'informatique, plus particuliè...
International audienceLe tri des nombres flous constitue une opération principale pour cal-culer les...
International audienceDans [BAR 06], nous avons présenté une méthode de classification de données st...
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International audienceNous présentons dans cet article une méthode de découverte visuelle et interac...
International audienceNous présentons dans cet article une méthode de découverte visuelle et interac...
Nous nous intéressons dans cette thèse à la résolution d'un problème de classification non supervisé...
National audienceDe nombreuses applications nécessitent de mesurer la similarité d'objets. Lorsque c...
International audienceDans cet article, nous étudions de manière conjointe comment construireet expl...
National audienceCet article s'intéresse au problème de mesurer la similarité de graphes orientés ét...
International audienceCet article présente une approche originale permettant de décoder des graphes ...
National audienceDans cet article, nous abordons le problème de construction et d'amélioration de th...
National audienceAvec l’essor du Web sémantique au cours des deux dernières décennies est apparu un ...
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National audienceLes réseaux bayésiens sont des modèles graphiques et probabilistes de plus en plus ...
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