Thèse soutenue

Classification hiérarchique par des fourmis artificielles : applications à la fouille de données et de textes our le web

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Auteur / Autrice : Hanane Azzag
Direction : Gilles Venturini
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2005
Etablissement(s) : Tours

Résumé

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Nous présentons dans cette thèse l'étude des solutions originales de classification non supervisée hiérarchique s'inspirant des capacités d'auto-apprentissage des fourmis réelles. Ces dernières construisent des structures vivantes en se connectant progressivement à un support fixe puis successivement aux autres fourmis déjà connectées. Chaque fourmi artificielle représente une donnée à classer. Les déplacements et les assemblages des fourmis sur cet arbre dépendent de la similarité entre les données. Nous avons testé notre mode��le sur des données numériques, symboliques et des pages html. Nous avons ainsi traité le problème de la construction automatique de sites portails en utilisant une mesure classique de ressemblance entre des textes. Nous avons également visualisé nos résultats dans un premier temps avec un affichage html classique, et dans un second temps à l'aide d'un outil utilisant des techniques de réalité virtuelle.