Browsing by Author "Boulkrinat, Nour El Houda"

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    Data mining pour la construction de communautés d'utilisateurs
    (CERIST, 2016-05-10) Boulkrinat, Nour El Houda; Drias, Habiba; Mellah, Hakima; Khellouf, Hassina; Bouchabou, Aida
    Les communautés d’utilisateurs sont tenues ensemble par un intérêt commun dans un champ de savoir et sont conduites par un désir et un besoin de partager des idées, des expériences, des modèles, des outils et des meilleures pratiques. Dans ce travail nous présentons notre solution pour la construction de communautés d’utilisateurs en tenant compte des centres d’intérêts et en se basant sur la technologie du data mining. Les centres d’intérêts seront introduits à partir d’une ontologie dédie au domaine de l’informatique. Quant au data mining, il sera utilisé pour la segmentation des communautés via l’utilisation de l’algorithme K-means. Cette construction de communautés aidera le système de recherche d’information à l’acquisition implicite des nouveaux profils par la sélection ou l’adaptation d’un profil prédéfini, et à la reformulation des requêtes de l’utilisateur en fonction de nouvelles connaissances acquissent à partir de la communauté où il appartient.
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    Découverte Des Grid Services Publiés Dans Des Registres Hétérogènes
    (CERIST, 2009-03) Boulkrinat, Nour El Houda; Aklouf, Youcef; Drias, Habiba
    L’environnement du grid est caractérisé par des ressources multiples et dynamiques, publiées dans des registres qui sauvegardent les informations relatives aux ressources, tel que : MDS (Monitoring and Discovery System) et GMD (Grid Market Directory). Il se trouve que parfois, les besoins des utilisateurs nécessitent d’autres ressources et applications publiées dans d’autres registres comme : UDDI (Universal Description Discovery and Integration) ou ebXML. La découverte et l’accès aux grid services publiés dans des registres hétérogènes, devient alors une tâche complexe. Cet article s’intéresse à la résolution de ce problème, à cet effet, nous proposons une approche de découverte qui permettra aux utilisateurs un accès transparent à ces registres sans se soucier de leurs structures.
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    Intégration d'une application d'indexation dans un environnement cloud compiting
    (Université des Sciences et de la Technologie Houari-Boumediene (USTHB), 2012) Abdi, Radia; Boulkrinat, Nour El Houda
    Le concept Cloud Computing a connu un développement remarquable ces dernières années. Son principe est de déporter le traitement et le stockage des données des utilisateurs sur des infrastructures accessibles depuis internet de n’importe où et à n’importe quel moment. Le Cloud Computing compte plusieurs domaines d’utilisation y compris le domaine de la recherche d’informations. Ce dernier a pour objectif de fournir à un utilisateur un accès facile à l’information qu’il l’intéresse. Cependant l’un des problèmes majeurs qui y sont liés étant la masse d’information à indexer, qui a engendré en conséquence, l’accroissement de l’index (espace de stockage) et le temps d’indexation. A cet effet, nous avons essayé dans ce travail de régler le problème de stockage de l’index et cela par l’exploitation d’une nouvelle technologie qui est le Cloud Computing. Dans ce travail, nous avons intégrer dans un environnement Cloud Computing une application dédiée à l’indexation des informations et des données dans le cadre de la recherche d’information. Après comparaison entre les différentes plates-formes et open sources du Cloud Computing, nous avons détaillé et présenté les différentes étapes pour la réalisation de cette intégration, et nous avons étendu l’application de l’indexation existante par le développement des nouvelle classes à savoir : le Worker.
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    Object Detection in Images Based on Homogeneous Region Segmentation
    (Springer, 2018) Amrane, Abdesalam; Meziane, Abdelkrim; Boulkrinat, Nour El Houda
    Image segmentation for object detection is one of the most fundamental problems in computer vision, especially in object-region extraction task. Most popular approaches in the segmentation/object detection tasks use sliding-window or super-pixel labeling methods. The first method suffers from the number of window proposals, whereas the second suffers from the over-segmentation problem. To overcome these limitations, we present two strategies: the first one is a fast algorithm based on the region growing method for segmenting images into homogeneous regions. In the second one, we present a new technique for similar region merging, based on a three similarity measures, and computed using the region adjacency matrix. All of these methods are evaluated and compared to other state-of-the-art approaches that were applied on the Berkeley image database. The experimentations yielded promising results and would be used for future directions in our work.
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    Recherche d'information personnalisée basée sur le profil utilisateur
    (CERIST, 2011-12) Boulkrinat, Nour El Houda; Mellah, Hakima
    L’objectif fondamental d’un système de recherche d’information basée sur le profil utilisateur est de retourner, à partir d’une collection de documents, les éléments qui sont pertinents à un besoin en information exprimé par l’utilisateur à travers une requête. La sélection des seuls documents intéressants un utilisateur se fait sur la base des données collecter sur l’utilisateur appelé profils et de la représentation des documents sous formes d’un index. La modélisation de ce profil est la clé de réussite de tout le processus de recherche dont la finalité est de satisfaire l’utilisateur en quête d’information en ne rapportant pour lui que les documents pertinents susceptibles de l’intéresser. Pour construire le profil utilisateur nous avons adopté, dans notre travail pour une représentation multidimensionnelle/sémantique à cet effet, la représentation multidimensionnelle concerne les déférents types d’information de l’utilisateur, et la sémantique (ensemble d’ontologies) pour représenter ces centres d’intérêts.