ISBN-13: 9783841632456 / Francuski / Miękka / 2018 / 264 str.
La puissance des systA]mes de collecte de donnA(c)es conduisent aujourd'hui A la construction de grandes Bases de DonnA(c)es (BD) dont l'exploitation fait appel A des techniques automatiques d'Extraction de Connaissances de DonnA(c)es (ECD). La diversitA(c) de ces donnA(c)es et la complexitA(c) des connaissances recherchA(c)es rendent fondamentale l'intA(c)gration des connaissances expertes dans le processus d'ECD. Cela nA(c)cessite la mise en place d'approches, mA(c)thodes et techniques d'identification, de reprA(c)sentation et d'opA(c)rationnalisation de ces connaissances. Dans cet ouvrage, nous proposons quatre approches: la premiA]re permet la formalisation des connaissances expertes sous forme de mA(c)tadonnA(c)es multi-vues et multi-niveaux d'abstraction. La deuxiA]me utilise ces mA(c)tadonnA(c)es comme un moyen d'incorporation des connaissances expertes dans le processus d'ECD. La troisiA]me utilise les modA]les de connaissances pour une analyse interactive et multi-vues de l'impact d'un changement sur un systA]me. La quatriA]me fournit un modA]le gA(c)nA(c)ral d'A(c)valuation des connaissances extraites. Nous avons appliquA(c) ces approches pour extraire des connaissances de BD d'accidents de la route afin d'amA(c)liorer la sA(c)curitA(c) routiA]re.
La puissance des systèmes de collecte de données conduisent aujourdhui à la construction de grandes Bases de Données (BD) dont lexploitation fait appel à des techniques automatiques dExtraction de Connaissances de Données (ECD). La diversité de ces données et la complexité des connaissances recherchées rendent fondamentale lintégration des connaissances expertes dans le processus dECD. Cela nécessite la mise en place dapproches, méthodes et techniques didentification, de représentation et dopérationnalisation de ces connaissances. Dans cet ouvrage, nous proposons quatre approches: la première permet la formalisation des connaissances expertes sous forme de métadonnées multi-vues et multi-niveaux dabstraction. La deuxième utilise ces métadonnées comme un moyen dincorporation des connaissances expertes dans le processus dECD. La troisième utilise les modèles de connaissances pour une analyse interactive et multi-vues de limpact dun changement sur un système. La quatrième fournit un modèle général dévaluation des connaissances extraites. Nous avons appliqué ces approches pour extraire des connaissances de BD daccidents de la route afin daméliorer la sécurité routière.