Comparaison empirique et théorique d’approches en analyse de concepts formels pour les données multi-relationnelles
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
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Auteur : Fokou, Vanessa Laure
Date de soutenance : 17-12-2025

Directeur(s) de thèse : Le Ber, Florence - Ferré, Sébastien

Président : Huchard, Marianne
Rapporteur(s) : Bertet, Karell - Missaoui, Rokia
Membre(s) du jury : Cellier, Peggy - Dolques, Xavier - Stumme, Gerd

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Analyse Formelle de Concepts, Analyse Relationnelle de Concepts, Graph-FCA, Treillis, Fouille de données multi-relationnelles, Graphe de connaissances, Motif de graphe
Mots-clés :
  • Analyse formelle de concepts
  • Exploration de données
Résumé : L’Analyse Relationnelle de Concepts (RCA) et Graph-FCA (GCA) sont deux extensions majeures de l’Analyse Formelle de Concepts développées pour le traitement des données multi-relationnelles. Ce travail propose une étude comparative à la fois théorique et empirique, des deux approches RCA et GCA dans le but d’établir leurs similitudes et différences sur une base solide, et de fournir à l’analyste des repères pour choisir l’approche la plus adaptée selon la nature des données et des objectifs d’analyse. Nous démontrons que GCA est plus expressif que RCA en montrant que l’ensemble de concepts produits par RCA est inclus dans l’ensemble de concepts produits par GCA. Nous proposons également une transformation de la famille de treillis RCA en un ensemble de graphes, permettant ainsi d’améliorer l’exploration et l’interprétation des résultats. Une mise en œuvre sur un jeu de données issu d’une ancienne pharmacopée arabe a permis de mettre en avant la complémentarité de ces deux approches.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAD036
Type de ressource : Thèse