Titre :	Étude comparative entre deux fonctions d’agrégation des données textuelles
Type de document :	document multimédia
Auteurs :	Khadidja Benziane, Auteur ; Asma Cherif, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse
Editeur :	Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique
Année de publication :	2013
Importance :	51 p.
Accompagnement :	1 disque optique numérique (CD-ROM)
Note générale :	Option : Systèmes d'information et de décision
Langues :	Français
Mots-clés :	Entrepôts de données  Documents  Top keyword  Topic  Mesure tf.idf  Agrégation
Résumé :	Ce mémoire présente une étude comparative entre les fonctions d’agrégation des données textuelles contenues dans un corpus de documents. Nous allons d’abord introduire les outils de stockage de ce type de données qui sont les entrepôts de données, ainsi que les outils d’analyse, d’agrégation et de visualisation de données qui sont traduites par les systèmes OLAP. Nous intéressons dans ce travail aux fonctions d’agrégation des données textuelles, nous présentons les principes de quelques travaux dans ce domaine, parmi ces travaux nous avons choisi les fonctions Top-Keyword et Topic en utilisant deux méthodes pour calculer les poids des termes avec la mesure tf.idf. Nous avons implémenté ces deux fonctions et testé leurs performances sur un corpus de documents réels dans le but de comparer et interpréter les résultats obtenus.
note de thèses :	Mémoire de master en informatique

Étude comparative entre deux fonctions d’agrégation des données textuelles [document multimédia] / Khadidja Benziane, Auteur ; Asma Cherif, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2013 . - 51 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Option : Systèmes d'information et de décision
Langues : Français

Mots-clés :	Entrepôts de données  Documents  Top keyword  Topic  Mesure tf.idf  Agrégation
Résumé :	Ce mémoire présente une étude comparative entre les fonctions d’agrégation des données textuelles contenues dans un corpus de documents. Nous allons d’abord introduire les outils de stockage de ce type de données qui sont les entrepôts de données, ainsi que les outils d’analyse, d’agrégation et de visualisation de données qui sont traduites par les systèmes OLAP. Nous intéressons dans ce travail aux fonctions d’agrégation des données textuelles, nous présentons les principes de quelques travaux dans ce domaine, parmi ces travaux nous avons choisi les fonctions Top-Keyword et Topic en utilisant deux méthodes pour calculer les poids des termes avec la mesure tf.idf. Nous avons implémenté ces deux fonctions et testé leurs performances sur un corpus de documents réels dans le but de comparer et interpréter les résultats obtenus.
note de thèses :	Mémoire de master en informatique