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Données de tests non fonctionnels de l'ombre à la lumière : une approche multidimensionnelle pour déployer une base de données / Lahcène BRAHIMI
Titre : Données de tests non fonctionnels de l'ombre à la lumière : une approche multidimensionnelle pour déployer une base de données Type de document : thèse Auteurs : Lahcène BRAHIMI, Auteur ; Ladjel BELLATRÈCHE, Directeur de thèse ; Yassine OUHAMMOU, Directeur de thèse ; LIAS UR 20299 UP-ENSIP / ISAE-ENSMA, Commanditaire ; Djamal BENSLIMANE, Rapporteur ; Yudith CARDINALE, Rapporteur ; Abdelkader HAMEURLAIN, Examinateur ; Khalil DRIRA, Examinateur Importance : 192 p. Note générale : NNT 2017ESMA0009
Remerciements
Table des matières
Introduction générale
Bibliographie
Table des figures
Liste des tableaux
Glossaire
Résumé
Mots-clésCatégories : Apprentissage automatique
Bases de données:Gestion
Entrepôts de données
OLAP (informatique)
Ontologies (informatique)
Prise de décision
Systèmes de recommandation (informatique)
Systèmes, Analyse de
Systèmes, Conception deRésumé : ETAT DE L'ART
Evolution du cycle de conception de bases de données
Etudes des approches de sélection des SGBD et plateformes
CONTRIBUTIONS
Vers une explicitation des composantes de l'environnement de tests
Approche multidimensionnelle des données des environnements de tests
Système de recommandation pour le déploiement des bases de données
CONCLUSION GENERALE ET PERSPECTIVESEn ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-01585828 Exemplaires (2)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité B00014315 TH-17 BRA Ouvrage BIBLIOTHÈQUE - ACCÈS RÉSERVÉ Thèses Exclu du prêt TH-17 BRA BRA Numérique Thèses ISAE-ENSMA en ligne Thèses Exclu du prêt Réseau social anonyme de confiance dédié aux applications communautaires du futur : une approche guidée par le capital social / Chayma SELLAMI
Titre : Réseau social anonyme de confiance dédié aux applications communautaires du futur : une approche guidée par le capital social Type de document : thèse Auteurs : Chayma SELLAMI, Auteur ; Allel HADJALI, Directeur de thèse ; Mickaël BARON, Directeur de thèse ; Mounir BECHCHI, Directeur de thèse ; Stéphane JEAN, Directeur de thèse ; LIAS UR 20299 UP-ENSIP / ISAE-ENSMA, Commanditaire ; Salima BENBERNOU, Rapporteur ; Richard CHBEIR, Rapporteur ; Djamal BENSLIMANE, Examinateur Importance : 168 p. Note générale : NNT 2022ESMA0024
Remerciements
Table des matières
Liste des figures
Liste des tableaux
Introduction générale
Bibliographie
Résumé
Mots clés
Catégories : Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)
Confiance numérique
Identité numérique
Intelligence computationnelle
Logique floue
Processus décisionnels de Markov relationnels
Réseaux anonymes (informatique)
Réseaux sociaux (internet)
Statistique bayésienne
Systèmes de recommandation (informatique)Résumé : ÉTAT DE L'ART
Réseaux sociaux et anonymat
Confiance : modélisation, typologie et calcul
Systèmes de recommandation : un aperçu
CONTRIBUTIONS
Un modèle basé sur l'apprentissage hybride pour la recommandation
Un cadre unifié pour la gestion de la confiance
Recommandation du modèle computationnel de confiance : une approche guidée par les besoins métiers
CONCLUSION GÉNÉRALEEn ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03967427 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité TH-22 SEL SEL Numérique Thèses ISAE-ENSMA en ligne Thèses Exclu du prêt