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dc.contributor.authorGhanem, Souhila-
dc.contributor.authorCouturier, Raphaël;promoteur-
dc.date.accessioned2022-12-19T13:40:13Z-
dc.date.available2022-12-19T13:40:13Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.other004D/148-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/20806-
dc.descriptionOption :réseaux et systémes de distribuésen_US
dc.description.abstractDans cette thèse nous nous sommes intéressés à une approche statistique originale dédiée à l'extraction et à l'analyse des règles. Il s'agit de l'Analyse statistique implicative (ASI) qui a la particularité d'être une méthode non symétrique basée sur la mesure de l'intensité d'implication. Elle mesure l'étonnement d'observer un petit nombre de contre-exemples à une règle. Notre premier objectif dans cette thèse est de montrer l'apport de l'ASI et l'efficacité du logiciel (R)CHIC qui implémente les fonctionnalités de l'ASI. Cet objectif a été réalisé à travers un état de l'art sur l'ASI et une étude des notes des étudiants en informatique de l'université de Bejaia. Le deuxième objectif consiste à améliorer et créer certaines fonctions permettant de calculer les méthodes de l'ASI dans le logiciel R et rajouter d'autres fonctionnalités au logiciel RCHIC que CHIC ne possède pas. Pour cela un nouveau mode de calcul dans le graphe implicatif a été conçu, il offre la possibilité à l'utilisateur d'avoir des règles étonnantes auquel on peut faire confiance. Le troisième objectif a été de concevoir deux classificateurs ayant du sens et facile à interpréter avec les règles d'implication de l'ASI.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisheruniversité Abderahman Mira Bejaiaen_US
dc.subjectASI : (R)CHIC : Graphe Implicatif : Classificationen_US
dc.titleDes Contributions autour de l'Analyse Statistique Implicativeen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Thèses de Doctorat

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