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Modélisation des données boursières à l'aide de l'analyse de données symboliques

Caillou, Philippe; Diday, Edwin (2001), Modélisation des données boursières à l'aide de l'analyse de données symboliques, in Henri Briand, Fabrice Guillet, Extraction et gestion des connaissances (EGC’2001), Actes des premières journées Extraction et Gestion des Connaissances, Hermès, p. 169-180

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Type
Communication / Conférence
Date
2001
Conference title
EGC 2001
Conference date
2001-01
Conference city
Nantes
Conference country
France
Book title
Extraction et gestion des connaissances (EGC’2001), Actes des premières journées Extraction et Gestion des Connaissances
Book author
Henri Briand, Fabrice Guillet
Publisher
Hermès
ISBN
2-7462-0216-6
Pages
169-180
Metadata
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Author(s)
Caillou, Philippe
Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision [LAMSADE]
École normale supérieure - Cachan [ENS Cachan]
Diday, Edwin
CEntre de REcherches en MAthématiques de la DEcision [CEREMADE]
Abstract (FR)
Dans cet article nous appliquons l'analyse de données symboliques au graphe de connaissances d'un agent. Nous présentons une mesure de similarité entre des données symboliques adaptée à nos graphes de connaissances. Nous utilisons les pyramides symboliques pour extraire un nouvel objet symbolique. Le nouvel objet est ensuite réinséré dans le graphe où il peut être utilisé par l'agent, faisant ainsi évoluer sa sémantique. Il peut alors servir d'individu lors des analyses ultérieures, permettant de découvrir de nouveaux concepts prenant en compte l'évolution de la sémantique.
Abstract (EN)
In this paper we present a model of the stock exchange domain using symbolic data analysis and we use the SODAS software to analyze this domain. After a short presentation of the software, we present the analysis in three steps: choice of the symbolic objects, their definition and their analysis with SODAS. We give details for each of these steps and there importance is underlined. Two examples of results are described to show the analysis interest and pertinence. The conclusion describes perspectives after the improvement of SODAS for its application in the stock exchange domain.
Subjects / Keywords
symbolic data analysis symbolic object stock exchange SODAS; stock exchange; SODAS; Symbolic data analysis; symbolic object