Classification non supervisée et visualisation 3D de documentsReport as inadecuate




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1 FT R&D - France Télécom Recherche & Développement 2 TEXMEX - Multimedia content-based indexing IRISA - Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires, Inria Rennes – Bretagne Atlantique

Résumé : Le nombre de documents issus d-une requête sur le Web devient de plus en plus important. Cela nous amène à chercher des solutions pour aider l-utilisateur qui est confronté à cette masse de données. Une alternative possible à un affichage linéaire d-une liste triée selon un critère, consiste à effectuer une classification des résultats. C-est dans ce but que l-on s-intéresse aux cartes auto-organisatrices de Kohonen qui sont issues d-un algorithme de classification non supervisée. Cependant il faut ajouter des contraintes à cet algorithme afin qu-il soit adapté à la classification des résultats d-une requête. Par exemple, il doit être déterministe. De plus, la classification obtenue dépend fortement de la distance utilisée pour comparer deux documents. On évalue alors l-impact de différentes distances ou dissimilarités, afin de trouver la plus adaptée à notre problème. Un compromis doit également être trouvé entre le temps d-exécution de l-algorithme et la qualité de la classification obtenue. Pour cela, l-utilisation d-un échantillonnage est envisagée. Enfin, ces travaux sont intégrés dans un prototype qui permet de visualiser les résultats en trois dimensions et d-interagir avec eux.





Author: Nicolas Bonnel - Annie Morin - Alexandre Cotarmanac-H -

Source: https://hal.archives-ouvertes.fr/



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