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Auteur Djelloul Ziadi
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Titre : Algorithmique des automates d'arbres en vue d'un traitement efficace des gandes masses de données Type de document : texte manuscrit Auteurs : Younes Guellouma, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2017 Importance : 128 p. Format : 30 cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Automates d'arbres Expressions rationnelles Minimisation Complexité Boite à ou- tils Classification d'algorithmes Résumé : Les automates d'arbres constituent un outil théorique puissant utilisé dans plusieurs domaines, exi- geant la manipulation de grosses masses de données. Ces derniers incluent la modélisation XML, le traitement des langages naturels et la vérification formelle. Afin de réduire l'écart entre cet outil théorique et son utilisation dans la pratique, nous traitons dans cette thèse différents aspects algorith- miques liés à une manipulation efficace des automates d'arbres. Nous nous somme focalisé sur deux aspects. Dans le premier, d'ordre algorithmique, nous avons traités deux problèmes majeurs : la minimisation et la transformation d'un automate en une expres- sion rationnelle équivalente. Le second aspect concerne la conception et l'implémentation d'une boite à outils. Concernant la minimisation d'automates d'arbres, deux techniques ont été proposées afin d'améliorer la complexité temporelle et spatiale. Ces deux techniques sont considérées comme des méta-méthodes vu qu'elles peuvent être personnalisées selon le type de l'automate traité ainsi que la variante de mini- misation. La premnière approche consiste à déployer une représentation utilisant la structure de graphe liée à l'automate en question. Ainsi, des propriétés liées aux graphes sont appliquées pour accélérer le processus de minimisation. La seconde approche transforme l'automate d'arbre en un automate de mots dont la minimisation coincide avec celle de l'automate d'arbres. Concernant le problème de transformation d'automates d'arbres en expressions rationnelles, très peu étudié dans la littérature, nous proposons trois variantes représentant des généralisations de tech- niques analogues à celles des automates de mots. Elles se basent respectivement sur la formulation et la résolution d'un système d'équations rationnelles, d'un système d'étiquetage de chemins d'états et sur la notion d'intégration d'expressions rationnelles. Quant au deuxième aspect, nous avons conçu une nouvelle boite à outils à base de taxonomies, Cette boite à outils se veut ouverte, extensible et facile à utiliser. Pour cette raison, nous nous sommes basés sur une hiérarchie de structures de données afin de répondre aux exigences des utilisateurs. Une hiérarchie d'algorithmes basés sur les taxonomies est aussi détinie. En plus, nous avons décrit l'implémentation de deux taxonomies d'algorithmes visées par notre étude qui sont la minimisation d'automates d'arbres et la transformation d'un automate d'arbres en expression rationnelle. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Algorithmique des automates d'arbres en vue d'un traitement efficace des gandes masses de données [texte manuscrit] / Younes Guellouma, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2017 . - 128 p. ; 30 cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Langues : Français
Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Automates d'arbres Expressions rationnelles Minimisation Complexité Boite à ou- tils Classification d'algorithmes Résumé : Les automates d'arbres constituent un outil théorique puissant utilisé dans plusieurs domaines, exi- geant la manipulation de grosses masses de données. Ces derniers incluent la modélisation XML, le traitement des langages naturels et la vérification formelle. Afin de réduire l'écart entre cet outil théorique et son utilisation dans la pratique, nous traitons dans cette thèse différents aspects algorith- miques liés à une manipulation efficace des automates d'arbres. Nous nous somme focalisé sur deux aspects. Dans le premier, d'ordre algorithmique, nous avons traités deux problèmes majeurs : la minimisation et la transformation d'un automate en une expres- sion rationnelle équivalente. Le second aspect concerne la conception et l'implémentation d'une boite à outils. Concernant la minimisation d'automates d'arbres, deux techniques ont été proposées afin d'améliorer la complexité temporelle et spatiale. Ces deux techniques sont considérées comme des méta-méthodes vu qu'elles peuvent être personnalisées selon le type de l'automate traité ainsi que la variante de mini- misation. La premnière approche consiste à déployer une représentation utilisant la structure de graphe liée à l'automate en question. Ainsi, des propriétés liées aux graphes sont appliquées pour accélérer le processus de minimisation. La seconde approche transforme l'automate d'arbre en un automate de mots dont la minimisation coincide avec celle de l'automate d'arbres. Concernant le problème de transformation d'automates d'arbres en expressions rationnelles, très peu étudié dans la littérature, nous proposons trois variantes représentant des généralisations de tech- niques analogues à celles des automates de mots. Elles se basent respectivement sur la formulation et la résolution d'un système d'équations rationnelles, d'un système d'étiquetage de chemins d'états et sur la notion d'intégration d'expressions rationnelles. Quant au deuxième aspect, nous avons conçu une nouvelle boite à outils à base de taxonomies, Cette boite à outils se veut ouverte, extensible et facile à utiliser. Pour cette raison, nous nous sommes basés sur une hiérarchie de structures de données afin de répondre aux exigences des utilisateurs. Une hiérarchie d'algorithmes basés sur les taxonomies est aussi détinie. En plus, nous avons décrit l'implémentation de deux taxonomies d'algorithmes visées par notre étude qui sont la minimisation d'automates d'arbres et la transformation d'un automate d'arbres en expression rationnelle. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Thd 10-30-1 Thd 10-30-1 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible Thd 10-30-2 Thd 10-30-2 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible thed 10-04 thed 10-04 Thése SALLE DES THESES bibliothèque centrale théses en informatique Disponible
Titre : Fouille de motifs : formalisation et unification Type de document : texte manuscrit Auteurs : Slimane Oulad Naoui, Auteur ; Hadda Cherroun, Directeur de thèse ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2017 Importance : 125 p Format : 27 cm Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Fouille de données Motifs fréquents Séries formelles Automates à multiplicité Unification d’algorithmes Résumé : Durant les deux dernières décennies, un travail considérable a été consacré aux aspects algorithmiques de la fouille de motifs fréquents, ce qui a donné naissance à un nombre phénoménal d’algorithmes et d’implémentations associées où chacun prétend la prééminence. Parallèlement, il est généralement admis par la communauté que le développement d’une théorie unificatrice est une des questions ouvertes et les plus intéressantes dans la sphère de recherche en fouille de données. Aussi, la première motivation de notre travail dans cette thèse est l’introduction d’un formalisme de haut niveau pour ce problème fondamental, qui induit une vision unifiée des approches algorithmiques développées jusque-là. Un des traits remarquables de notre modèle est qu’il prend en charge de manière intrinsèque les aspects à la fois qualitatifs et quantitatifs de ce problème basique, traités antérieurement toujours de manière séparée. En effet, nous formalisons ce problème à l’aide d’un modèle reposant sur les séries formelles. Après avoir encodé les motifs comme des mots sur un alphabet ordonné, nous exprimons ce problème par une série formelle sur le semi-anneau de comptage (N;+;×;0;1), dont l’étendu représente les motifs et les coefficients sont leurs supports. L’objectif est triple : primo, la définition d’un cadre théorique clair, unifié et extensible à travers lequel nous pouvons reproduire les principales approches de fouille de motifs fréquents de l’état de l’art; secundo, la preuve d’un lien approprié entre la déterminisation de l’automate à multiplicité représentant une base de transactions et le calcul de la collection associée de motifs fréquents; finalement, la mise en œuvre et l’évaluation d’une première implémentation, via des automates à multiplicités, de notre formalisme que nous baptisons WAFI (pour Weighted Automata Frequent Itemset mining algorithm). Les résultats obtenus montrent le bien fondé et l’adéquation de notre modèle. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Fouille de motifs : formalisation et unification [texte manuscrit] / Slimane Oulad Naoui, Auteur ; Hadda Cherroun, Directeur de thèse ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2017 . - 125 p ; 27 cm + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
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Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Fouille de données Motifs fréquents Séries formelles Automates à multiplicité Unification d’algorithmes Résumé : Durant les deux dernières décennies, un travail considérable a été consacré aux aspects algorithmiques de la fouille de motifs fréquents, ce qui a donné naissance à un nombre phénoménal d’algorithmes et d’implémentations associées où chacun prétend la prééminence. Parallèlement, il est généralement admis par la communauté que le développement d’une théorie unificatrice est une des questions ouvertes et les plus intéressantes dans la sphère de recherche en fouille de données. Aussi, la première motivation de notre travail dans cette thèse est l’introduction d’un formalisme de haut niveau pour ce problème fondamental, qui induit une vision unifiée des approches algorithmiques développées jusque-là. Un des traits remarquables de notre modèle est qu’il prend en charge de manière intrinsèque les aspects à la fois qualitatifs et quantitatifs de ce problème basique, traités antérieurement toujours de manière séparée. En effet, nous formalisons ce problème à l’aide d’un modèle reposant sur les séries formelles. Après avoir encodé les motifs comme des mots sur un alphabet ordonné, nous exprimons ce problème par une série formelle sur le semi-anneau de comptage (N;+;×;0;1), dont l’étendu représente les motifs et les coefficients sont leurs supports. L’objectif est triple : primo, la définition d’un cadre théorique clair, unifié et extensible à travers lequel nous pouvons reproduire les principales approches de fouille de motifs fréquents de l’état de l’art; secundo, la preuve d’un lien approprié entre la déterminisation de l’automate à multiplicité représentant une base de transactions et le calcul de la collection associée de motifs fréquents; finalement, la mise en œuvre et l’évaluation d’une première implémentation, via des automates à multiplicités, de notre formalisme que nous baptisons WAFI (pour Weighted Automata Frequent Itemset mining algorithm). Les résultats obtenus montrent le bien fondé et l’adéquation de notre modèle. note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Thd 10-35 Thd 10-35 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible thed 10-09 thed 10-09 Thése SALLE DES THESES bibliothèque centrale théses en informatique Disponible
Titre : Noyaux de mots et d'arbres : efficacité et unification Type de document : texte manuscrit Auteurs : Slimane Bellaouar, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse ; Hadda Cherroun, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2018 Importance : 173 p Format : 27 cm Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Apprentissage automatique Noyau rationnel Noyau de mots Noyau d’arbres Noyau sous-séquences de mots Efficacité unification Arbre d’intervalles de somme en couches Automate pondéré Noyau d’ensembles de séquences Résumé : L’apprentissage automatique fait appel à des méthodes intelligentes d’analyse de données qui consistent à extraire automatiquement de l’information significative à partir des collections de données massives. Cependant, les méthodes classiques de l’apprentissage automatique sont des méthodes linéaires. Elles sont souvent très bien adaptées à des documents plats. Dans la pratique, de nombreuses applications disposent de données qui peuvent être représentées naturellement sous une forme structurée (séquences, arbres, graphes, . . .). Les méthodes à noyaux constituent des approches efficaces disposant d’un fondement théorique solide pour prendre en charge ce type de données. Elles ont été largement utilisées pour l’apprentissage automatique à partir des données structurées.
L’objectif de notre travail est double. En premier lieu, nous nous sommes focalisés sur l’aspect efficacité, qui est une propriété clé des méthodes à noyaux. Dans cette perspective nous avons ciblé le noyau sous-séquences de mots (string subsequence kernel, SSK), qui est utilisé avec succès dans plusieurs tâches de l’apprentissage automatique. L’idée de base de notre approche consiste à réduire le calcul du noyau SSK à un problème géométrique. Plus précisément, nous avons fait appel à un arbre d’intervalles en couches (layered range tree, LRT) pour lequel nous avons appliqué les algorithmes de géométrie calculatoire correspondants.
Dans une perspective d’améliorer notre approche, nous avons étendu la structure de données arbre d’intervalles en couches (LRT) à un arbre d’intervalles de somme en couches (layered Range Sum Tree, LRST) doté des opérations d’agrégation. De même, nous avons présenté des évaluations empiriques de l’approche étendue, à la fois sur des données synthétiques et des données réelles extraites des articles de presse. les résultats ont montré l’efficacité de notre approche pour des alphabets de grande taille, à l’exception des mots trop courts.
Le second objectif de la thèse consiste à contribuer au développement d’une théorie d’unification des méthodes liées à l’apprentissage automatique. En fait, dans les dernières années, un effort important a été consacré aux noyaux de séquences en se concentrant sur des problèmes spécifiques conduisant, ainsi, à une variété d’approches. Dans ce contexte, nous avons proposé une plateforme générale qui s’occupe de l’évaluation des noyaux de séquences. En effet,la projection d’un mot s dans un espace de redescription de haute dimension peut être modélisée par une série formelle réalisée par un automate pondéré (weighted automaton, WA) As représentant toutes les sous-séquences de s. Le calcul du noyau toutes sous-séquences K(s; t) entre deux mots s et t est le comportement de l’automate pondéré As;t = As \ At.
Pour une évaluation efficace d’un tel noyau, nous avons proposé une nouvelle technique d’intersection d’automates (intersection par anticipation). les résultats des expérimentations ont révélé que l’évaluation du noyau toutes sous-séquences utilisant notre technique est plus rapide que celle utilisant l’intersection standard. De plus, nous avons pu généraliser notre modèle à base d’automates pondérés pour créer un nouveau noyau d’ensembles de séquences qui peut être vu comme un noyau d’arbre.note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Noyaux de mots et d'arbres : efficacité et unification [texte manuscrit] / Slimane Bellaouar, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse ; Hadda Cherroun, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2018 . - 173 p ; 27 cm + 1 disque optique numérique (CD-ROM).
Langues : Français
Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Apprentissage automatique Noyau rationnel Noyau de mots Noyau d’arbres Noyau sous-séquences de mots Efficacité unification Arbre d’intervalles de somme en couches Automate pondéré Noyau d’ensembles de séquences Résumé : L’apprentissage automatique fait appel à des méthodes intelligentes d’analyse de données qui consistent à extraire automatiquement de l’information significative à partir des collections de données massives. Cependant, les méthodes classiques de l’apprentissage automatique sont des méthodes linéaires. Elles sont souvent très bien adaptées à des documents plats. Dans la pratique, de nombreuses applications disposent de données qui peuvent être représentées naturellement sous une forme structurée (séquences, arbres, graphes, . . .). Les méthodes à noyaux constituent des approches efficaces disposant d’un fondement théorique solide pour prendre en charge ce type de données. Elles ont été largement utilisées pour l’apprentissage automatique à partir des données structurées.
L’objectif de notre travail est double. En premier lieu, nous nous sommes focalisés sur l’aspect efficacité, qui est une propriété clé des méthodes à noyaux. Dans cette perspective nous avons ciblé le noyau sous-séquences de mots (string subsequence kernel, SSK), qui est utilisé avec succès dans plusieurs tâches de l’apprentissage automatique. L’idée de base de notre approche consiste à réduire le calcul du noyau SSK à un problème géométrique. Plus précisément, nous avons fait appel à un arbre d’intervalles en couches (layered range tree, LRT) pour lequel nous avons appliqué les algorithmes de géométrie calculatoire correspondants.
Dans une perspective d’améliorer notre approche, nous avons étendu la structure de données arbre d’intervalles en couches (LRT) à un arbre d’intervalles de somme en couches (layered Range Sum Tree, LRST) doté des opérations d’agrégation. De même, nous avons présenté des évaluations empiriques de l’approche étendue, à la fois sur des données synthétiques et des données réelles extraites des articles de presse. les résultats ont montré l’efficacité de notre approche pour des alphabets de grande taille, à l’exception des mots trop courts.
Le second objectif de la thèse consiste à contribuer au développement d’une théorie d’unification des méthodes liées à l’apprentissage automatique. En fait, dans les dernières années, un effort important a été consacré aux noyaux de séquences en se concentrant sur des problèmes spécifiques conduisant, ainsi, à une variété d’approches. Dans ce contexte, nous avons proposé une plateforme générale qui s’occupe de l’évaluation des noyaux de séquences. En effet,la projection d’un mot s dans un espace de redescription de haute dimension peut être modélisée par une série formelle réalisée par un automate pondéré (weighted automaton, WA) As représentant toutes les sous-séquences de s. Le calcul du noyau toutes sous-séquences K(s; t) entre deux mots s et t est le comportement de l’automate pondéré As;t = As \ At.
Pour une évaluation efficace d’un tel noyau, nous avons proposé une nouvelle technique d’intersection d’automates (intersection par anticipation). les résultats des expérimentations ont révélé que l’évaluation du noyau toutes sous-séquences utilisant notre technique est plus rapide que celle utilisant l’intersection standard. De plus, nous avons pu généraliser notre modèle à base d’automates pondérés pour créer un nouveau noyau d’ensembles de séquences qui peut être vu comme un noyau d’arbre.note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Thd 10-36 Thd 10-36 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible thed 10-08 thed 10-08 Thése SALLE DES THESES bibliothèque centrale théses en informatique Disponible
Titre : Noyaux rationnels pour la classification des données non structurées : documents web en arabe Type de document : texte manuscrit Auteurs : Attia Nehar, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2017 Importance : 112 p. Format : 30 cm. Langues : Français Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Classification de documents en arabe N-grammes Extraction de radi- caux Noyaux rationnels Transducteurs Résumé : La classification de documents a pour objectif d'assigner, d'une manière efficace, un document A une classe d'un ensemble prédéfini de classes, Pour la langue arabe, cette tache présente des particularités liées à la langue. Des opérations telles que la racinisation et l'extraction de radicaux doivent se faire d'une manière efficace. La re- présentation des documents sous forme vectorielle permet d'appliquer des algorithmes conventionnels d'apprentissage. Cependant, elle engendre une perte d'information liées a l'ordre et la co-occurrence des mots et phrases. Une solution à ce problème consiste à utiliser des N-grammes (avec N2 2) A la place de termes simples isolés, ou modèle de sac-a-mots. Cette approche se fonde sur l'hypothèse qu'un ensemble de termes contigus peut capter la similarité entre documents mieux que des termes simples isolés. Notre thèse s'inscrit dans le cadre de la classification de documents en arabe. L'objectif de notre travail a été d'une part, de proposer une technique efficace d'ex- traction de radicaux des mots. D'autre part, de proposer une plateforme unifiée pour analyser l'effet de l'extraction de radicaux et la taille des N-grammes sur la performance des systèmes de classification de documents en arabe. Les résultats ont montré que l'utilisation des transducteurs pour l'extraction de radicaux constitue un choix naturel, vue leur capacité à modéliser la forme flexionnelle des mots en langue arabe. De plus, l'extraction de racines améliore légèrement la qualité des classificateurs en termes d'exactitude, rappel et F1, mais elle diminue légèrement la précision. Les classificateurs basés sur le noyau 3-grammes ont atteint les meilleurs résultats. Pour le niveau N-gramme terme, les résultats ont démontré que l'insertion des trous n'améliore pas les performances note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Noyaux rationnels pour la classification des données non structurées : documents web en arabe [texte manuscrit] / Attia Nehar, Auteur ; Djelloul Ziadi, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2017 . - 112 p. ; 30 cm.
Langues : Français
Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Classification de documents en arabe N-grammes Extraction de radi- caux Noyaux rationnels Transducteurs Résumé : La classification de documents a pour objectif d'assigner, d'une manière efficace, un document A une classe d'un ensemble prédéfini de classes, Pour la langue arabe, cette tache présente des particularités liées à la langue. Des opérations telles que la racinisation et l'extraction de radicaux doivent se faire d'une manière efficace. La re- présentation des documents sous forme vectorielle permet d'appliquer des algorithmes conventionnels d'apprentissage. Cependant, elle engendre une perte d'information liées a l'ordre et la co-occurrence des mots et phrases. Une solution à ce problème consiste à utiliser des N-grammes (avec N2 2) A la place de termes simples isolés, ou modèle de sac-a-mots. Cette approche se fonde sur l'hypothèse qu'un ensemble de termes contigus peut capter la similarité entre documents mieux que des termes simples isolés. Notre thèse s'inscrit dans le cadre de la classification de documents en arabe. L'objectif de notre travail a été d'une part, de proposer une technique efficace d'ex- traction de radicaux des mots. D'autre part, de proposer une plateforme unifiée pour analyser l'effet de l'extraction de radicaux et la taille des N-grammes sur la performance des systèmes de classification de documents en arabe. Les résultats ont montré que l'utilisation des transducteurs pour l'extraction de radicaux constitue un choix naturel, vue leur capacité à modéliser la forme flexionnelle des mots en langue arabe. De plus, l'extraction de racines améliore légèrement la qualité des classificateurs en termes d'exactitude, rappel et F1, mais elle diminue légèrement la précision. Les classificateurs basés sur le noyau 3-grammes ont atteint les meilleurs résultats. Pour le niveau N-gramme terme, les résultats ont démontré que l'insertion des trous n'améliore pas les performances note de thèses : Thèse de doctorat en informatique Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Thd 10-33 Thd 10-33 Thése BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES théses (sci) Disponible thed 10-05 thed 10-05 Thése SALLE DES THESES bibliothèque centrale théses en informatique Disponible
