Thématiques de la conférence
Les sujets d’intérêt de la conférence incluent (liste non-exhaustive) :
Fondements de l’extraction et de la gestion de connaissance
- apprentissage supervisé : apprentissage de règles, apprentissage statistique, modèles probabilistes, méthodes d’ensembles, régression, évaluation de classifieurs, classes déséquilibrées
- apprentissage non supervisé : méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes hiérarchiques, multi-vues, multi-stratégies, co-clustering
- méthode de découverte de motifs et d’ensembles de motifs : séquences, graphes, tenseurs.
- méthodes incrémentales de fouille de données
- cadre théorique pour la fouille de données, langages de requêtes déclaratifs pour la fouille de données, fouille de données sous contraintes
- algorithmes de fouille de données robustes au passage à l’échelle, systèmes distribués / parallèles pour la fouille de données
- détection d’exceptions, d’inattendus, d’anomalies, de signaux faibles.
- préservation de la confidentialité et de l’anonymat
- méthodes statistiques en fouille de données
- programmation logique inductive
- apprentissage topologique, variétés mathématiques
- fouille visuelle de données
- analyse des données symboliques
- représentation, traitement et échange de données et connaissances sur le Web: formalisation sur le Web sémantique, données liées, Web de données, données ouvertes, publication de données, interrogation et raisonnement sur le Web sémantique, traçabilité et validation des données sur le Web
- variété des données et données complexes : données structurées, semi-structurées, textuelles ; données temporelles, spatiales, géolocalisées ; données multimedia ; données relationnelles ; données en réseau, en graphes ; données dynamiques ; flux de données ; données annotées à l’aide d’ontologies ; données hétérogènes sémantiquement
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Aspects méthodologiques de l’extraction et de la gestion de connaissances
- acquisition, recueil, pré-traitement des données, filtrage, réduction de données, sélection et modification des caractéristiques
- critères et évaluation de la qualité des données, des connaissances extraites
- intégration de données (entrepôt, OLAP, médiation,…)
- intégration de connaissances dans le processus d’extraction (ontologies, expertise,…)
- gestion des connaissances et d’ontologies (acquisition, stockage, mise à jour, interopérabilité, interconnexion, évolution)
- assister le cycle de vie des vocabulaires (ontologies, thésaurus, etc.) sur le Web (modèles du Web sémantique, conceptualisation, formalisation, publication, accès, comparaison, évaluation, alignement, etc.)
- préparation, architecture et modèles de données pour liées sur le Web.
- visualisation analytique, interaction homme-machine en fouille de données
- traçabilité, sécurité et intégrité de l’information et des données
- plateformes et systèmes pour l’ECD
- protocoles d’évaluation et validation de modèles à partir d’utilisateurs
- études expérimentales sur des données volumineuses
Extraction et gestion de connaissances dans des domaines émergents
- analyse de liens, communautés en ligne, réseaux sociaux, médias sociaux.
- fouille de données d’opinions, de dépêches, de microblogging
- mobilité, géo-localisation, découverte de connaissances et ubiquité, intelligence ambiante, réseaux de capteurs, internet des objets
- Big Data et nouveaux paradigmes de traitement des données : calcul haute performance, parallélisme, systèmes distribués
- crowdsourcing, modélisation de comportements
- fouilles du Web de données, extractions pour le Web sémantique, annotation de ressources multimédia pour le Web, annotation du Web des Objets
- fertilisation croisée entre extraction de connaissances et autres domaines de recherche ou d’applications : intelligence artificielle, sciences sociales et humanités numériques, traitement automatique des langues, vision par ordinateur.
Applications de l’extraction et de la gestion de connaissances
- développement durable, transports et lieux intelligents
- informatique verte pour la gestion et l’extraction de connaissances
- modélisation des épidémies, recherche clinique, médecine, biologie
- détection d’intrusion, prévention de fraude, sécurité
- mémoires d’entreprise, veille technologique, intelligence économique
- système de recommandation, commerce électronique, publicité en ligne
- applications dans d’autres domaines comme la chimie, l’environnement, les sciences sociales, l’éducation, l’économie, la finance, le tourisme, la défense, le génie logiciel.