Impact des mesures de similarité sémantique dans un algorithme de partitionnement : d’un cas biomédical à la détection de comportements de consommation - IMT Mines Alès Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2019

Impact des mesures de similarité sémantique dans un algorithme de partitionnement : d’un cas biomédical à la détection de comportements de consommation

Résumé

Les approches permettant de regrouper/segmenter des objets parta-geant ou non des caractéristiques similaires sont nombreuses. Des distances classiques sont utilisées selon l'hypothèse que ces caractéristiques sont indé-pendantes et définissent un espace métrique. Cependant, lorsque ces caractéris-tiques sont organisées dans une représentation des connaissances, ces métriques deviennent discutables. Cet article propose la comparaison de distances et de me-sures de similarité au sein d'une approche de partitionnement ascendant hiérar-chique. L'étude cherche à mettre en évidence l'intérêt d'approches sémantiques permettant de détecter des comportements de consommation. Un parallèle avec le domaine biomédical a été réalisé pour pallier le manque de données dans le domaine de la grande distribution et valider notre approche.
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Dates et versions

hal-02292992 , version 1 (23-09-2019)

Identifiants

  • HAL Id : hal-02292992 , version 1

Citer

Jocelyn Poncelet, Pierre-Antoine Jean, Jacky Montmain, François Trousset, Sébastien Harispe, et al.. Impact des mesures de similarité sémantique dans un algorithme de partitionnement : d’un cas biomédical à la détection de comportements de consommation. SFC 2019 - XXVIe Rencontres de la Société Francophone de Classification, Sep 2019, Nancy, France. ⟨hal-02292992⟩
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