Appels - CFP > Thématiques

Les sujets d’intérêt de la conférence incluent (liste non-exhaustive) :

 Fondements de l’extraction et de la gestion de connaissances :

• apprentissage supervisé : apprentissage profond, apprentissage de règles, apprentissage statistique, modèles probabilistes, méthodes d'ensembles, régression, classes déséquilibrées, classification guidée par les connaissances,
• apprentissage non supervisé : méthodes de partitionnement et de recouvrement, méthodes hiérarchiques, multi-vues, multi-stratégies, co-clustering, clustering sous contraintes
• méthode de découverte de motifs et d'ensembles de motifs : séquences, graphes, tenseurs.
• cadre théorique pour la fouille de données, langages de requêtes déclaratifs pour la fouille de données, fouille de données sous contraintes, méthodes incrémentales
• algorithmes de fouille de données robustes au passage à l’échelle, systèmes distribués / parallèles pour la fouille de données
• méthodes statistiques en fouille de données
• programmation logique inductive
• apprentissage topologique, variétés mathématiques
• analyse des données symboliques
• détection d'exceptions, d'inattendus, d'anomalies, de signaux faibles.
• visualisation et fouille visuelle de données massives
• interrogation et raisonnement sur des données en présence d’ontologies
• représentation, traitement et échange de données et connaissances sur le Web sémantique et le Web des données liées
• variété des données et données complexes : données structurées, semi-structurées, textuelles ; données temporelles, spatiales, géolocalisées ; données multimédia ; données relationnelles ; données en réseau, en graphes ; données dynamiques ; flux de données ; données annotées à l'aide d'ontologies ; données hétérogènes sémantiquement
• préservation de la confidentialité et de l'anonymat
• transparence, équité et explicabilité des algorithmes de traitement et d’analyse des données

Aspects méthodologiques de l’extraction et de la gestion de connaissances

• acquisition, nettoyage, filtrage des données,  réduction de dimensions, sélection et modification des caractéristiques
• gestion des connaissances et d'ontologies (acquisition, stockage, mise à jour, interopérabilité, interconnexion, évolution)
• cycle de vie et alignements des vocabulaires (ontologies, thésaurus, méta-données) sur le Web
• préparation, architecture et modèles de données liées sur le Web.
• intégration de connaissances dans le processus d'extraction (ontologies, expertise,...)
• traçabilité, sécurité et intégrité de l'information et des données
• plateformes et systèmes pour l'extraction et la gestion de données et de connaissances
• études expérimentales sur des données volumineuses
• interaction et apprentissage actif
• visualisation, explication et compréhension de résultats
• critères et évaluation de la qualité des données, des connaissances extraites
• protocoles d'évaluation et validation de modèles à partir d'utilisateurs
• interaction homme-machine en fouille de données

 Extraction et gestion de connaissances dans des domaines émergents ou connexes :

• 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
• fouille du Web de données, extraction 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, traitement d’images, 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.