Réseaux de neurones artificiels et analyse en composantes principales pour l'amelioration de la recherche d'information

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dc.contributor.advisorAbbas, Moncef
dc.contributor.authorKouici, Salima
dc.date.accessioned2013-11-26T10:51:25Z
dc.date.available2013-11-26T10:51:25Z
dc.date.issued2002-12-17
dc.description.abstractDans ce travail, ont s'intéresse à l'application des réseaux de neurones artificiels, analyse en composantes principales et la loi de Ziph pour l'élaboration d'un modèle de recherche visant l'amélioration de l'accès à l'information disponible dans les bases de données bibliographiques. Ce modèle se base sur l'extraction automatique des classes thématiques abordées dans la base de données bibliographique en utilisant les réseaux de neurones artificiels. Par la suite et grâce à l'analyse en composantes principales, ces classes thématiques sont représentées sur une carte afin de visualiser leurs rapprochements. Aussi, la loi de Ziph est utilisée dans le but de dégager l'information bruit et la réduction des données. Un système informatique nommé MetrSys a été réalisé sur la base de ce modèle. Ce qui comprend, la mise en place d'une architecture mixte SGBD- hypertexte permettant à l'utilisateur via une interface, de naviguer dans la base, en se basant sur la carte thématiquefr_FR
dc.identifier.urihttp://dl.cerist.dz/handle/CERIST/381
dc.publisherUniversité des sciences et de la technologie Houari Boumediène (USTHB)fr_FR
dc.relation.ispartofMémoires de Magister
dc.relation.placeAlgerfr_FR
dc.specialityMathématiques : Recherche operationnellefr_FR
dc.subjectRéseaux neuronaux (informatique)fr_FR
dc.subjectLoi de Ziphfr_FR
dc.subjectRecherche de l'informationfr_FR
dc.subjectDonnées bibliographiques lisibles par machinefr_FR
dc.titleRéseaux de neurones artificiels et analyse en composantes principales pour l'amelioration de la recherche d'informationfr_FR
dc.typeThesis
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