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Recent Submissions
- ItemInformation agronomique au cœur du Portail National de Signalement des Thèses(CERIST, 2016-11) Mebtouche, NawelAnalyser l’activité de recherche fondée sur les thèses réalisées dans les établissements académiques nationaux constitue un repérage valorisant de la recherche, une aide pour les chercheurs, ainsi que pour les responsables du secteur pour la mise en place des politiques et stratégies d’avenir. C’est dans cette optique que le Centre de Recherche sur L’information Scientifique et Technique (CERIST) a développé le portail national de signalement des thèses ( PNST) . Notre présente étude est une tentative d’évaluation de la production scientifique nationale, en matière de thèse, dans le domaine de l’agronomie. La réalisation de ce travail nécessite l’utilisation la base de données du portail PNST. Cette dernière est source fiable qui récence les travaux de recherche de la post-graduation (magistère, doctorat, doctorat LMD), à l’échelle nationale, durant la période 2010-2016. Cette base de données suit la chaine de réalisation de la thèse, depuis le signalement du sujet jusqu'à la diffusion de la thèse soutenue.
- ItemPrédiction de la mobilité d'un usager mobile: objectif, caractéristiques, données et modèles(CERIST, 2019-12-23) Hocine, Boukhedouma; Meziane, Abdelkrim ; Amel, Benna; Slimane, HammoudiDe nos jours, nous assistons à une vraie révolution dans le domaine de la génération de données et de l’information, en particulier dans les villes intelligentes. La prédiction de la mobilité nécessite la disponibilité d’une masse importante de données provenant de sources très variées, en particulier lorsqu’il s’agit d’une ville intelligente où les données peuvent être largement collectées. L’accès à ces données peut être soumis à des contraintes et des conditions, le challenge est de pouvoir accéder et récupérer ces données et les structurer dans un format exploitable. La prédiction de la mobilité, nécessite aussi la mise en place ou l’utilisation d’un modèle (ou algorithme) le plus approprié permettant de fournir la meilleure prédiction en termes de précision. Un modèle de prédiction peut être réalisé à l’aide de l’une des techniques dédiées à la prédiction telles que les chaînes de Markov, les Machines Learning et les Réseaux Bayésiens. Dans le présent document, nous mettons l’accent sur certains aspects liées à la prédiction de la mobilité, à savoir les caractéristiques de la prédiction de mobilité, la provenance, le stockage et l’exploitation des données de mobilité. Le rapport présente aussi un aperçu sur un ensemble de travaux proposant des modèles et des algorithmes pour la prédiction de mobilité ainsi qu’une synthèse qui servira à comparer les différents travaux et techniques et à se positionner par rapport à un besoin spécifique.
- ItemOpen Access: Etat de l’art(CERIST, 2018) Nadia, Aliouali; Rafik, Adour; Med. el. Hadi, LoukemRésumé : Un des aspects importants auquel nous nous intéressons, est que l’information est de plus en plus demandée (en mode gratuit), les archives ouvertes et les revues scientifiques en libre accès sont très visitées et utilisées par chercheurs et étudiants. Notre objectif étant d’accompagner les chercheurs dans l’adoption de nouvelles solutions et de proposer une nouvelle politique nationale pour la réalisation d’« un modèle de libre accès fédérateur aux résultats de la recherche, proprement algérien » qui répond le mieux d’une part, aux préoccupations des éditeurs et titulaires de droits, et d’autre part, aux divers besoins du plus large nombre d’utilisateurs en matière de publications scientifiques. C’est dans ce contexte que s’inscrit le thème central de ce dossier où nous définissons, en premier lieu, les fondements du mouvement libre accès (Open Access), ses différentes variantes, son modèle économique ainsi que les aspects juridiques liés à l’OA notamment, les alternatives des licences libres de diffusion « Licences Créatives Commons (CC) » ainsi que les conditions d’utilisation sur lesquelles s’accordent bon nombre d’entreprises, de professionnels, et des titulaires des droits.
- ItemKnowledge Discovery from Log Data Analysis in a Multi-source Search System based on Deep Cleaning(CERIST, 2019-07) Lebib, Fatma Zohra; Mellah, Hakima; Meziane, AbdelkrimIn a multi-source search system, understanding users’ interests and behaviour is essential to improve the search and adapt the results according to each user profile. The interesting information characterizing the users can be hidden in large log files, whereas it must be discovered, extracted and analyzed to build an accurate user profile. This paper presents an approach which analyzes the log data of a multi-source search system using the web usage mining techniques. The aim is to capture, model and analyze the behavioural patterns and profiles of users interacting with this system. The proposed approach consists of two major steps, the first step “pre-processing” eliminates the unwanted data from log files based on predefined cleaning rules, and the second step “processing” extracts useful data on user’s previous queries. In addition to the conventional cleaning process that removes irrelevant data from the log file, such as access of multimedia files, error codes and accesses of Web robots, deep cleaning is proposed, which analyzes the queries structure of different sources to further eliminate unwanted data. This allows to accelerate the processing phase. The generated data can be used for personalizing user-system interaction, information filtering and recommending appropriate sources for the needs of each user.
- ItemUsing Ontologies in Software Engineering: M2O framework(CERIST, 2019-06) KHETTAR, LamiaIn this report, we present the M2O (Model to Ontology) framework. We try to give the reasons that let it necessary to align ontologies and Software Engineering why, and when it is important to use it and what are the steps to follow in order to success developing semantically enhanced applications. Test are performed on the School* ontology, obtaining a code complexity reduction compared to the classical approaches using Jena or OWL API.