Visuel de Recherche d'information, applications, modèles et algorithmes
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  • 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 (Rl), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus générale-ment à l'exploitation du big data.

    La deuxième édition de cet ouvrage propose un exposé détaillé et cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable par des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet. De plus, 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, écoles d'ingénieurs ou doctorants qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information.

  • Titre Recherche d'information, applications, modèles et algorithmes
    Sous-titre Applications, modèles et algorithmes - Data mining, décisionnel et big data
    Auteur(s) Massih-Reza Amini, Éric Gaussier
    Collection(s) Algorithmes
    Editeur Eyrolles
    Parution 3 janvier 2017
    Edition 2e édition
    Nb de pages 294 pages
    Format 230 x 190 mm
    Poids 595 g
    EAN13 9782212673760
    ISBN13 978-2-212-67376-0
    ISBN10 2-212-67376-0
    • Représentation et indexation
    • Recherche d'information
    • Recherche sur le Web
    • Catégorisation de documents
    • Partitionnement de documents
    • Réseaux de neurones profonds
    • Recherche de thèmes latents
    • Considérations pratiques

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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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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