Catalogue des ouvrages Université de Laghouat
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| Titre : | Adaptation des mesures d’agrégation textuelle au problème de sélection d’index | | Type de document : | document multimédia | | Auteurs : | Hassen Baba Ousmail, Auteur ; Mohamed Tellai, Auteur ; Benameur Ziani, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique | | Année de publication : | 2015 | | Importance : | 41 p. | | Accompagnement : | 1 disque optique numérique (CD-ROM) | | Note générale : | Option : Systèmes d’information et de décision | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Entrepôt de données Base de données Problème NP-Complet Index Agrégation textuelle Recherche d’information TF-IDF | | Résumé : | La sélection des index pertinents permettant d’optimiser la performance du système en réduisant le temps d’accès aux données est l’une des taches primordiales de l’administrateur.
La sélection d’index est un problème NP-Complet car le nombre d’index possible est exponentiel par rapport au nombre d’attributs candidats. Dans ce mémoire nous proposons une méthode de résolution du problème de sélection d’index mono-attribut basée sur la fonction d’agrégation textuel.Nous avons choisi pour valider notre approche de manière expérimentale d’élaborer un outil AFIS qui prend en entrée un ensemble d’attributs indexable issu de la charge de requête du benchmark APB1 (Council, 1998) et en sortie il rend une configuration d’index finale. Les résultats expérimentaux obtenus montrent que notre approche n’est pas intéressante dans le contexte des entrepôts de données. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
Adaptation des mesures d’agrégation textuelle au problème de sélection d’index [document multimédia] / Hassen Baba Ousmail, Auteur ; Mohamed Tellai, Auteur ; Benameur Ziani, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2015 . - 41 p. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Systèmes d’information et de décision Langues : Français | Mots-clés : | Entrepôt de données Base de données Problème NP-Complet Index Agrégation textuelle Recherche d’information TF-IDF | | Résumé : | La sélection des index pertinents permettant d’optimiser la performance du système en réduisant le temps d’accès aux données est l’une des taches primordiales de l’administrateur.
La sélection d’index est un problème NP-Complet car le nombre d’index possible est exponentiel par rapport au nombre d’attributs candidats. Dans ce mémoire nous proposons une méthode de résolution du problème de sélection d’index mono-attribut basée sur la fonction d’agrégation textuel.Nous avons choisi pour valider notre approche de manière expérimentale d’élaborer un outil AFIS qui prend en entrée un ensemble d’attributs indexable issu de la charge de requête du benchmark APB1 (Council, 1998) et en sortie il rend une configuration d’index finale. Les résultats expérimentaux obtenus montrent que notre approche n’est pas intéressante dans le contexte des entrepôts de données. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
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| CD 206 | CD 206 | CD | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES | théses (sci) | Disponible |
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| thpg 10-05 | thpg 10-05 | Thése | SALLE DES THESES bibliothèque centrale | théses en informatique | Disponible |
| Titre : | Une approche basée sur l'extraction de motifs sous contraintes pour la sélection des index de jointure binaires | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Youcef Ariouat, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse ; Benameur Ziani, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique | | Année de publication : | 2013 | | Importance : | 102 p | | Format : | 27 cm | | Accompagnement : | 1 disque optique numérique (CD-ROM) | | Note générale : | Option : Informatique répartie et mobile IRM | | Langues : | Français | | Catégories : | THESES :10 informatique
| | Mots-clés : | Entrepôt de données Index de jointure binaire Extraction de motifs sous contraintes | | Résumé : | Les requêtes analytiques définies sur les entrepôts de données sont complexes et couteuses en temps d’exécution car elles nécessitent plusieurs jointures exécutées sur un large volume de données. Les Index de Jointure Binaires (IJB) sont l’une des techniques d’optimisation les plus utiles pour réduire le coût d’exécution de ces requêtes en pré-calculant leurs jointures. Toutefois, la sélection d’une configuration appropriée d’IJB est un problème difficile à résoudre vue la complexité de l’espace de recherche à parcourir. Le problème est classé comme NP-complet, c’est pourquoi la plus part des travaux traitant ce problème se sont concentrés principalement sur la proposition de solutions d’élagage de l’espace de recherche par le biais de techniques de data mining ou des stratégies heuristiques. Le principal inconvénient de ces approches est que le processus de sélection des index s’effectue en deux étapes. La génération d’un grand nombre d’index, suivie d’une phase d’élagage. Une alternative est de contraindre les données d’entrée plus tôt dans le processus de sélection, réduisant ainsi l’ensemble des index en sortie à ceux qui présentent un intérêt pour l’administrateur. Par exemple, pour sélectionner un ensemble d’index, l’administrateur peut mettre des limites sur le nombre d’attributs ou la cardinalité des attributs à inclure dans la configuration d’index qu’il cherche. Dans ce travail, nous abordons le problème de sélection d’IJB en utilisant une approche d’extraction de motifs sous contraintes. Contrairement aux approches précédentes, la sélection est effectuée en une seule étape en introduisant des contraintes dans le processus de sélection. L’approche proposée est implémentée sous forme d’un outil d’aide à l’administration et évaluée en utilisant le benchmark APB-1. Les expérimentations menées ont montré que la configuration d’index générée en une seule étape permet d’avoir un important gain de performance et les tests comparatifs ont montré que les résultats obtenus sont comparables à ceux des approches de sélection d’IJB procédant en deux étapes.
| | note de thèses : | Thèse de magister en informatique |
Une approche basée sur l'extraction de motifs sous contraintes pour la sélection des index de jointure binaires [texte manuscrit] / Youcef Ariouat, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse ; Benameur Ziani, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2013 . - 102 p ; 27 cm + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Informatique répartie et mobile IRM Langues : Français | Catégories : | THESES :10 informatique
| | Mots-clés : | Entrepôt de données Index de jointure binaire Extraction de motifs sous contraintes | | Résumé : | Les requêtes analytiques définies sur les entrepôts de données sont complexes et couteuses en temps d’exécution car elles nécessitent plusieurs jointures exécutées sur un large volume de données. Les Index de Jointure Binaires (IJB) sont l’une des techniques d’optimisation les plus utiles pour réduire le coût d’exécution de ces requêtes en pré-calculant leurs jointures. Toutefois, la sélection d’une configuration appropriée d’IJB est un problème difficile à résoudre vue la complexité de l’espace de recherche à parcourir. Le problème est classé comme NP-complet, c’est pourquoi la plus part des travaux traitant ce problème se sont concentrés principalement sur la proposition de solutions d’élagage de l’espace de recherche par le biais de techniques de data mining ou des stratégies heuristiques. Le principal inconvénient de ces approches est que le processus de sélection des index s’effectue en deux étapes. La génération d’un grand nombre d’index, suivie d’une phase d’élagage. Une alternative est de contraindre les données d’entrée plus tôt dans le processus de sélection, réduisant ainsi l’ensemble des index en sortie à ceux qui présentent un intérêt pour l’administrateur. Par exemple, pour sélectionner un ensemble d’index, l’administrateur peut mettre des limites sur le nombre d’attributs ou la cardinalité des attributs à inclure dans la configuration d’index qu’il cherche. Dans ce travail, nous abordons le problème de sélection d’IJB en utilisant une approche d’extraction de motifs sous contraintes. Contrairement aux approches précédentes, la sélection est effectuée en une seule étape en introduisant des contraintes dans le processus de sélection. L’approche proposée est implémentée sous forme d’un outil d’aide à l’administration et évaluée en utilisant le benchmark APB-1. Les expérimentations menées ont montré que la configuration d’index générée en une seule étape permet d’avoir un important gain de performance et les tests comparatifs ont montré que les résultats obtenus sont comparables à ceux des approches de sélection d’IJB procédant en deux étapes.
| | note de thèses : | Thèse de magister en informatique |
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| Thd 10-12 | Thd 10-12 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES | théses (sci) | Disponible |
| th 10-129 | th 10-129 | Thése | SALLE DES THESES bibliothèque centrale | théses en informatique | Disponible |
| Titre : | Big data frequent itemset mining | | Type de document : | texte manuscrit | | Auteurs : | Chaima Kamri, Auteur ; Benameur Ziani, Directeur de thèse | | Editeur : | Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique | | Année de publication : | 2022 | | Importance : | 39 p. | | Format : | 30 cm. | | Accompagnement : | 1 disque optique numérique (CD-ROM) | | Note générale : | Option : (Decision-making information systems) Systèmes d'information et de décision | | Langues : | Anglais | | Mots-clés : | Big data Data mining Frequent itemset mining Apriori Fp-growth Eclat Hadoop Spark MLlib Fouille de données recherche des motifs fréquents | | Résumé : | Big data takes its fame from analyzing the data gathered from various sources. This process is called Big data analytics that includes multiple techniques, each one differs from the others by the data used, and the results earned. But they share the same purpose, which is the improvement of decision-making. In this manuscript, we aim to present one of the famous analytic techniques, frequent itemset mining. That seeks to find the frequent patterns in a transactional database and decipher the association rules among those patterns, therefore, using this knowledge to make decisions based on those patterns. Our purpose is to introduce the big data process to mine the frequent itemset using Spark’s machine-learning library, and Python. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
Big data frequent itemset mining [texte manuscrit] / Chaima Kamri, Auteur ; Benameur Ziani, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2022 . - 39 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : (Decision-making information systems) Systèmes d'information et de décision Langues : Anglais | Mots-clés : | Big data Data mining Frequent itemset mining Apriori Fp-growth Eclat Hadoop Spark MLlib Fouille de données recherche des motifs fréquents | | Résumé : | Big data takes its fame from analyzing the data gathered from various sources. This process is called Big data analytics that includes multiple techniques, each one differs from the others by the data used, and the results earned. But they share the same purpose, which is the improvement of decision-making. In this manuscript, we aim to present one of the famous analytic techniques, frequent itemset mining. That seeks to find the frequent patterns in a transactional database and decipher the association rules among those patterns, therefore, using this knowledge to make decisions based on those patterns. Our purpose is to introduce the big data process to mine the frequent itemset using Spark’s machine-learning library, and Python. | | note de thèses : | Mémoire de master en informatique |
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| MF 02-47 | MF 02-47 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES | théses (sci) | Disponible |
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| Thd 10-48 | Thd 10-48 | Thése | BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES | théses (sci) | Disponible |
| thed 17-17 | thed 17-17 | Thése | SALLE DES THESES bibliothèque centrale | théses en physique | Disponible |
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