Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche WCUM (Web Content and Usage Mining based approach) permettant de relier l'analyse du contenu à l'analyse de l'usage d'un site Web afin de mieux comprendre le comportement général des visiteurs du site. Ce travail repose sur l'utilisation de l'algorithme CROKI2 de classification croisée implémenté selon deux stratégies d'optimisation différentes que nous comparons à travers des expérimentations sur des données générées artificiellement. Afin de pallier le problème de détermination du nombre de classes sur les lignes et les colonnes, nous proposons de généraliser certains indices proposés initialement pour évaluer les partitions obtenues par des algorithmes de classification simple, aux algorithmes de classification simultanée. Pour évaluer la performance de ces indices nous proposons un algorithme de génération de biclasses artificielles pour effectuer des simulations et valider les résultats. Des expérimentations sur des données artificielles ainsi qu'une application sur des données réelles ont été réalisées pour évaluer l'efficacité de l'approche proposée.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00516367 |
| Date | 22 March 2010 |
| Creators | Charrad, Malika |
| Publisher | Conservatoire national des arts et metiers - CNAM |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.002 seconds