Research Reports

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2009 - 200912010 - 20162

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Author: search.filters.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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    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.
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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.