cx r22 2 45 247845612 http://www.idref.fr/247845612 20200708 20231218030947.000 0499 0499 Tr2 20200708afrey50 ba0 fre 639-2 1993 k fre 0 # # AFNOR Oeuvre Textuelle ba0yba0 MODELES NEURONAUX POUR L'ANALYSE DE DONNEES DOCUMENTAIRES ET TEXTUELLES, organiser de très grands tableaux de données qualitatives en pôles et zones d'influence ba0yba0y NOUS EXPOSONS UNE NOUVELLE REPRESENTATION GRAPHIQUE DE TRES GRANDS ENSEMBLES DE DONNEES DOCUMENTAIRES (ET TEXTUELLES, APRES NORMALISATION), AINSI QUE DEUX ALGORITHMES POUR L'EXTRAIRE AUTOMATIQUEMENT DES DONNEES. NOUS PRESENTONS EN PREMIER LIEU DES ARGUMENTS EN FAVEUR DE CETTE REPRESENTATION PAR POLES ET ZONES D'INFLUENCES FLOUES ET RECOUVRANTES: ELLE PERMET D'ABORD DE REALISER UNE INTERFACE DE NAVIGATION DANS LES BASES DOCUMENTAIRES, C'EST-A-DIRE UN HYPERTEXTE AVEC GENERATION AUTOMATIQUE DES LIENS (CONSTITUE D'UNE CARTE GLOBALE DES THEMES PRESENTS DANS LES DONNEES, ET D'AXES LOCAUX DE DEFILEMENT POUR LES DOCUMENTS ET TERMES CARACTERISTIQUES DE CHAQUE THEME). CETTE APPROCHE PEUT AUSSI SERVIR DE BASE A DES ANALYSES SCIENTOMETRIQUES ET BIBLIOMETRIQUES, ET OUVRE DES PERSPECTIVES SUR LES PROCESSUS COGNITIFS DE CATEGORISATION. NOUS PRESENTONS ENSUITE NOTRE ALGORITHME DES K-MEANS AXIALES, DERIVE DE L'ALGORITHME DE CLASSIFICATION AUTOMATIQUE K-MEANS, PUIS NOTRE ALGORITHME D'ANALYSE EN COMPOSANTES LOCALES, CONSISTANT A REPERER L'ENSEMBLE DES OPTIMAS D'UNE FONCTION LOCALE DE DENSITE. CES ALGORITHMES DE SUIVI DE GRADIENT PEUVENT S'INTERPRETER COMME DES LOIS D'APPRENTISSAGE DE RESEAUX NEURONAUX. DES PONTS SONT ETABLIS AVEC L'ANALYSE DES CORRESPONDANCES. UN EXEMPLE DE TRAITEMENT D'UNE BASE DOCUMENTAIRE REELLE EST DETAILLE, AINSI QU'UNE MAQUETTE D'INTERFACE UTILISATEUR SOUS HYPERCARD. ENFIN NOUS PASSONS EN REVUE UN ENSEMBLE DE METHODES VOISINES DANS LES DOMAINES DE L'ANALYSE DES DONNEES ET DES RESEAUX NEURONAUX, QUE CE SOIT DU POINT DE VUE DE LA REPRESENTATION OBTENUE, DU PROCESSUS D'OPTIMISATION UTILISE, OU DE LA PRISE EN COMPTE DE LA NOTION DE LOCALITE Thèse de doctorat Mathématique. Statistique Paris 6 1993 ba0yba0 NEURAL MODELS FOR DOCUMENTARY AND TEXTUAL DATA ANALYSIS 034218769 ba0yba04 Lelu Alain 070 026975467 ba0yba04 Lebart Ludovic 1948-.... 727 027787087 ba0yba04 Université Pierre et Marie Curie Paris 1971-2017 295 ba0yba0 027253139 Thèses et écrits académiques rameau Sciences et techniques communes Sciences de l'information, documentation Analyse documentaire Classification automatique Representation graphique Analyse donnee Analyse factorielle Reseau neuronal Hypertexte Categorisation Cognition Analyse bibliometrique Bibliometrie Methode Ensemble document Cd Document analysis Automatic classification Graphics Data analysis Factor analysis Neural network Hypertext Categorization Cognition Bibliometric analysis Bibliometrics Method Document set Cd 310 TEF 510 TEF FR Abes 20231218 AFNOR