Olivier Teste
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Documents
Présentation
Mes recherches se situent dans le domaine des systèmes d'informations, et concernent principalement les systèmes de gestion non conventionnelle des données (**Data Management Systems**), et l'apprentissage machine (**Machine Learning**) dans les données massives.
L'objet de mes recherches est la donnée numérisée (**Data**) issues de différents systèmes de production et d'acquisition, et les traitements associés visant à intégrer, modéliser et analyser ces données numérisées. Les problématiques étudiées couvrent une large part de la chaîne de traitement des données, allant des processus d'intégration (**Data Matching**) et de modélisation des données (**Data Modeling**) jusqu'à l'analyse des données. Mes recherches portent en particulier sur les masses de données volumineuses, de structuration disparate (structurées à non-structurées), possiblement largement distribuées, pouvant être constituées de contenus atomiques, textuels ou de formes élaborées (espaces multidimensionnels, graphes, séries-temporelles, pixels). Les collections de données sur les quelles mes travaux sont appliqués sont : des données industrielles (aéronautique, assurance, énergie, biologie, santé), des benchmarks scientifiques (OAEI, SSB, TPC-H...), des données issues du Web (sites, réseaux sociaux, plateformes collaboratives) et les données ouvertes pouvant être liées sémantiquement (Open Data, Ontologies, Linked Data).
Ces masses de données sont exploitables pour aider aux processus de décision dans des domaines d'application variés tels que la maintenance prédictive, la détection d'anomalies, l'aide au diagnostics... Mes recherches s'inscrivent dans le cadre de la science des données, et traitent des algorithmes d'apprentissage machine (**Machine Learning**) et des réseaux de neurones artificiels (**Deep Learning**). Ces algorithmes permettent de détecter et de prédire des phénomènes complexes cachés au sein des masses de données, afin de construire des systèmes d'intelligence artificielle.
Publications
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Efficient querying of multidimensional RDF data with aggregates: Comparing NoSQL, RDF and relational data storesInternational Journal of Information Management, 2020, 54, pp.102089. ⟨10.1016/j.ijinfomgt.2020.102089⟩
Article dans une revue
hal-03079830v1
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L'Apport Mutuel de la Combinaison des Tâches d'Interconnexion de Données et d'Alignement d'Ontologies pour l'Alignement Expressif34es Journées francophones d'Ingénierie des Connaissances (IC 2023) @ plateforme PFIA, Jul 2023, Strasbourg, France. pp.1-10
Communication dans un congrès
hal-04151991v1
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Improving the performance of querying multidimensional RDF data using aggregates34th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing (SAC 2019), Apr 2019, Limassol, Cyprus. pp.2275-2284
Communication dans un congrès
hal-03619438v1
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Booster le matching holistique : un jeu d'alignement de référence basé sur les cliques relaxés30es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2019, AFIA, Jul 2019, Toulouse, France. pp.143
Communication dans un congrès
hal-02556902v1
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Boosting Holistic Ontology Matching : an Extended Linear Approach and its Evaluation on Graph Clique-based Relaxed Reference Alignments21st International Conference on Knowledge Engineering and Knowledge Management (EKAW 2018), Nov 2018, Nancy, France. pp.355-369
Communication dans un congrès
hal-02181969v1
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Holontology: results of the 2018 OAEI evaluation campaign13th International Workshop on Ontology Matching co-located with the 17th International Semantic Web Conference (OM@ISWC 2018), Oct 2018, Monterey, CA, United States. pp.167-172
Communication dans un congrès
hal-02181972v1
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An Extensible Linear Approach For Holistic Ontology Matching15th International Semantic Web Conference (ISWC 2016), Oct 2016, Kobe, Japan. pp. 393-410
Communication dans un congrès
hal-01485007v1
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LPHOM results for OAEI 201611th International Workshop on Ontology Matching (OM 2016) collocated with the 15th International Semantic Web Conference, Oct 2016, Kobe, Japan. pp. 196-200
Communication dans un congrès
hal-01445242v1
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