Enrichissement des ontologies par l'extraction des règles d'association
| dc.contributor.author | Smaili, Larbi | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-31T10:21:00Z | |
| dc.date.available | 2018-01-31T10:21:00Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | Les ontologies visent à améliorer l’exploitation des ressources informationnelles, se positionnant comme un modèle de représentation. Cependant, la pertinence des informations qu’elles contiennent nécessite une mise à jour régulière, et plus particulièrement, l’ajout de nouvelles connaissances. les méthodes du Data Mining est l'une des moyens. Ce mémoire présente une approche d’extraction des règles d’association pour l'enrichissement d'une ontologie. Notre objectif est de proposer une approche d’extraction des règles d’association partir de corpus textuelle baseé sur tf-idf pour l’extraction de termes fréquents, puis la formulation des règles d’association par l'algorithme Apriori pour présenter les relations entre les termes, ensuite le placement les termes et les relations dans l’ontologie par une mesure similarité et à l'aide du Wordnet. L’ontologie enrichie peut alors être utilisée dans l’amélioration de la recherche d’information, l’indexation ou dans toutes autres applications relevant du Web sémantique. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/1954 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Faculté des Mathématiques et de l’Informatique -UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF DE M’SILA | en_US |
| dc.subject | ontologies, enrichissement, règles d’association, tf-idf, mesure similarité, Wordnet | en_US |
| dc.title | Enrichissement des ontologies par l'extraction des règles d'association | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |