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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.
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