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dc.contributor.authorHugueney, Bernard
dc.date.accessioned2009-09-17T12:58:41Z
dc.date.available2009-09-17T12:58:41Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/1720
dc.description.abstractfrLes séries temporelles constituent un domaine très important de la fouille de données. En effet, les très gros volumes de données numériques généralement entreposés ne se prêtent pas à une analyse directe. Dans un but à la fois de réduction de la dimensionnalité et d'extraction d'information, la fouille de données de séries temporelles donne généralement lieu à un changement de représentation des séries temporelles. Dans un objectif d'intelligibilité de l'information extraite lors du changement de représentation, on peut avoir recours à des représentations symboliques de séries temporelles. Nous proposons un cadre général de représentation de séries temporelles, ainsi que deux représentations particulières (Clustering-Based Symbolic Representations: CBSR et Segmentation-Based Symbolic Representation with Linear models of 0th order : SBSR-L0) s'inscrivant dans ce cadre général.en
dc.language.isofren
dc.subjectreprésentations symboliquesen
dc.subjectrecherche de motifs récurrentsen
dc.subjectFouille de donnéesen
dc.subjectséries temporellesen
dc.subjectchangements de représentationsen
dc.subject.ddc005en
dc.titleCadre général et algorithmes de constructions pour des représentations symboliques adaptatives de séries temporellesen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.relation.isversionofjnlnameLa Revue MODULAD
dc.relation.isversionofjnlissue34en
dc.relation.isversionofjnldate2006-07
dc.relation.isversionofjnlpages1-12en
dc.description.sponsorshipprivateouien
dc.relation.isversionofjnlpublisherAssociation MODULADen
dc.subject.ddclabelProgrammation, logiciels, organisation des donnéesen


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