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René Quiniou
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Documents
Identifiants chercheurs
rene-quiniou- IdRef : 07105944X
Présentation
Research topics
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- Online monitoring, change detection
- Pattern mining from times series
- Machine learning, Data mining, Temporal data mining in event sequences
- Learning in the presence of concept change, on line adaptation
- Formulation of data mining in ASP (Answer Set programming)
- Applications in agriculture and environment, in customer relationship management (CRM)
Thèmes de recherche
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- Surveillance en ligne. Détection de changement
- Fouille de motifs dans les séries temporelles
- Apprentissage automatique. Fouille de données. Extraction de motifs temporels dans des séquences d’événements
- Apprentissage en présence de changement de concept. Apprentissage incrémental. Adaptation en ligne
- Formulation de la fouille de données en ASP (Answer Set Programming – Programmation par Ensembles Réponses)
- Applications en agriculture et environnement, en gestion de la relation client
Publications
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NegPSpan: efficient extraction of negative sequential patterns with embedding constraintsData Mining and Knowledge Discovery, 2020, 34, pp.563-609. ⟨10.1007/s10618-019-00672-w⟩
Article dans une revue
hal-03025572v1
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Programmation par ensembles réponses pour simuler l’assolement d’un paysageRevue des Sciences et Technologies de l'Information - Série RIA : Revue d'Intelligence Artificielle, 2015, Numéro spécial RFIA 2014, 29 (3-4), pp.28. ⟨10.3166/ria.29.293-320⟩
Article dans une revue
hal-01184092v1
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Autonomic Intrusion Detection: Adaptively Detecting Anomalies over Unlabeled Audit Data Streams in Computer NetworksKnowledge-Based Systems, 2014, 70, pp.103-117. ⟨10.1016/j.knosys.2014.06.018⟩
Article dans une revue
hal-01052810v1
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Clustering Flood Events from Water Quality Time-Series using Latent Dirichlet Allocation ModelWater Resources Research, 2013, 49 (12), pp.8187-8199. ⟨10.1002/2013WR014086⟩
Article dans une revue
halshs-00906292v1
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Fouille de motifs temporels négatifsEGC 2018 - 18ème Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. pp.263-268
Communication dans un congrès
hal-01657540v1
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Purchase Signatures of Retail CustomersPAKDD 2017 - The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, May 2017, Jeju, South Korea
Communication dans un congrès
hal-01639795v1
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Mining relevant interval rulesInternational Conference on Formal Concept Analysis, Jun 2017, Rennes, France
Communication dans un congrès
hal-01584981v1
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Knowledge-based Sequence Mining with ASPIJCAI 2016- 25th International joint conference on artificial intelligence, Jul 2016, New-york, United States. pp.8
Communication dans un congrès
hal-01327363v1
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Fouille de motifs séquentiels avec ASPExtraction et Gestion de Connaissances (EGC), 2016, Reims, France
Communication dans un congrès
hal-01239501v1
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Packing graphs with ASP for landscape simulationIJCAI 2016 - 25th International joint conference on artificial intelligence , Jul 2016, New-york, United States. pp.8
Communication dans un congrès
hal-01327368v1
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Sequential pattern mining for customer relationship management analysisAtelier GAST@EGC2015, Jan 2015, Luxembourg, Luxembourg
Communication dans un congrès
hal-01097466v1
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Evaluating Distance Measures and Times Series Clustering for Temporal Patterns RetrievalIEEE IRI - 15th IEEE International Conference on Information Retrieval and Reuse, Aug 2014, San Francisco, United States
Communication dans un congrès
hal-01052805v1
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Using Answer Set Programming for pattern miningIntelligence Artificielle Fondamentale, Jun 2014, Angers, France
Communication dans un congrès
hal-01069092v1
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1d-SAX : une nouvelle représentation symbolique pour les séries temporellesConférence Extraction et Gestion de Connaissances, Jan 2014, Rennes, France
Communication dans un congrès
hal-00916970v1
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1d-SAX: A Novel Symbolic Representation for Time SeriesInternational Symposium on Intelligent Data Analysis, 2013, United Kingdom. pp.273-284, ⟨10.1007/978-3-642-41398-8_24⟩
Communication dans un congrès
halshs-00912512v1
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Incremental mining of frequent sequences from a window sliding over a stream of itemsetsJournées Intelligence Artificielle Fondamentale, May 2012, France. pp.153-162
Communication dans un congrès
hal-00757120v1
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Extraction incrémentale de séquences fréquentes dans un flux d'itemsetsExtraction et Gestion de Connaissances (EGC'2012), Jan 2012, Bordeaux, France
Communication dans un congrès
hal-00648893v1
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Extraction de motifs temporels à partir de séquences d'événements avec intervalles temporelsExtraction et Gestion de Connaissances, Jan 2011, Brest, France
Communication dans un congrès
inria-00547629v1
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Extracting temporal patterns from interval-based sequencesInternational Join Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Jul 2011, Barcelone, Spain
Communication dans un congrès
inria-00618444v1
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A General Framework for Adaptive and Online Detection of Web attacks18th International World Wide Web Conference - WWW 2009, Apr 2009, Madrid, Spain
Communication dans un congrès
inria-00461391v1
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Online and Adaptive anomaly Detection: detecting intrusions in unlabelled audit data streamsEGC 2009, 2009, Strasbourg, France
Communication dans un congrès
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Diagnostic multi-sources adaptatif Application à la détection d'intrusion dans des serveurs WebEGC 2009, 2009, Strasbourg, France
Communication dans un congrès
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Mining temporal patterns with quantitative intervals4th International Workshop on Mining Complex Data, (IEEE ICDM) Workshop, 2008, Italy. pp.10
Communication dans un congrès
hal-00431445v1
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Efficiency Analysis of ASP Encodings for Sequential Pattern Mining TasksBruno Pinaud; Fabrice Guillet; Bruno Cremilleux; Cyril de Runz. Advances in Knowledge Discovery and Management, 7, Springer, pp.41--81, 2017, 978-3-319-65405-8
Chapitre d'ouvrage
hal-01631879v1
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Self-adaptive web intrusion detection system[Research Report] RR-6989, INRIA. 2009, pp.24
Rapport
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