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PP
Pascal Poncelet
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Documents
Identifiants chercheurs
- pascal-poncelet
- 0000-0002-8277-3490
- IdRef : 069260613
Présentation
Je suis Professeur à l'[Université deŽ Montpellier](http://www.umontpellier.fr/)
Je suis actuellement Responsable du groupe de recherche autour de la Fouille de Données (projet [Advanse](http://www.lirmm.fr/recherche/equipes/advanse))
Depuis 1996, je m'intéresse aux problèmes du KDD (Knowledge Discovery in Databases / Extraction de Connaissances dans les Bases de Données) et plus particulièrement sur la définition de nouveaux algorithmes liés à l'extraction de différents types de motifs (séquences, arbres, graphes).
Vous pouvez consulter mon site internet ici : [http://www.lirmm.fr/~poncelet/ ](http://www.lirmm.fr/~poncelet/)
Voici quelques unes de mes thématiques de recherche : Incremental mining, Data streams, Schema mining, Privacy mining, Time constraint, Pattern Mining, Opinion Mining, Web Usage Mining, Semantic Web, Text Mining, DNA array mining, Text Mining, Sensor Mining, Trajectory mining, Tweet Mining, Spatio-Temporal Mining, etc.
Publications
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SALINES : un automate au service de l'extraction de motifs sequentiels multidimensionnelsRevue des Nouvelles Technologies de l'Information, 2010, Extraction et gestion des connaissances (EGC 2010), RNTI-E-19, pp.49-54
Article dans une revue
hal-00502002v1
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Spams, une nouvelle approche incrémentale pour l'extraction de motifs séquentiels fréquents dans les Data streamsEGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2009, Strasbourg, France. pp.205-216
Communication dans un congrès
lirmm-00345563v1
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FIASCO : un nouvel algorithme d'extraction d'itemsets fréquents dans les flots de données.EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2008, Sophia-Antipoli, France. pp.235-236
Communication dans un congrès
hal-00447421v1
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Le FIA: un nouvel automate permettant l'extraction efficace d'itemsets fréquents dans les flots de données.EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2008, Sophia-Antipolis, France. pp.157-168
Communication dans un congrès
hal-00447420v1
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