Visuel de Recherche d'information applications, modèles et algorithmes

Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche !

Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data.

Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet.

Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre.

Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information.

Titre Recherche d'information applications, modèles et algorithmes
Sous-titre fouilles de données, décisionnel et big data
Auteur(s) Éric Gaussier, Massih-Reza Amini, Grégoire Péan
Collection(s) Algorithmes
Editeur Eyrolles
Parution 12 avril 2013
Edition 1ère édition
Nb de pages 234 pages
Format 230 x 170 mm
Poids 470 g
EAN13 9782212135329
ISBN13 978-2-212-13532-9
ISBN10 2-212-13532-7
  • Représentation et indexation
  • Recherche d'information
  • Recherche sur le Web
  • Catégorisation de documents
  • Partitionnement de documents
  • Recherche de thèmes latents
  • Considérations pratiques

Éric Gaussier

Eric Gaussier, professeur d'informatique à l'université Grenoble Alpes, est titulaire d'un diplôme en Mathématiques Appliquées de l'école Centrale Paris et d'une thèse en Informatique de l'université Paris 7. Ses travaux de recherche s'inscrivent dans la Science des données, au carrefour de l'apprentissage statistique, de la recherche d'information et du traitement automatique des langues. Il est co-auteur de nombreux...

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Massih-Reza Amini

Massih-Reza Amini, professeur d’informatique à l’université Grenoble Alpes (UGA), est titulaire d’une thèse sur l’étude de nouveaux cadres et modèles d’apprentissage statistiques pour les nouvelles applications émergentes issues d’Internet. Il est co-auteur de plus d’une centaine d’articles scientifiques parus parmi les actes de conférences et de revues les plus prestigieux des domaines de l’apprentissage automatique...

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Grégoire Péan

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