Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées /
Les utilisateurs des bases de données doivent faire face au problème de surcharge d’information lors de l’interrogation de leurs données, qui se traduit par un nombre de réponses trop élevé à des requêtes exploratoires. Pour remédier à ce problème, nous proposons un algorithme efficace et rapide, ap...
Enregistré dans:
Auteur principal : | |
---|---|
Collectivités auteurs : | , , , |
Autres auteurs : | , |
Format : | Thèse Livre |
Langue : | anglais français |
Publié : |
[S.l.] :
[s.n.],
2009.
|
Sujets : |
MARC
LEADER | 00000cam a2200000 i 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | in00000431830 | ||
005 | 20240513093629.0 | ||
008 | 100604s2009||||fr ||||frm 00| ||eng d | ||
024 | 7 | |a 2009NANT2033 |2 FRnnt | |
035 | |a (OCoLC)690661089 | ||
035 | |a (PPN)14472829X | ||
040 | |a ABES |b fre |e AFNOR | ||
041 | 0 | |a eng |a fre |b fre |b eng |2 639-2 | |
084 | |a 004. |2 TEF | ||
100 | 1 | |0 (IdRef)144724111 |1 http://www.idref.fr/144724111/id |a Bechchi, Mounir |d (1979-....). |4 aut. |e Auteur | |
242 | 1 | 0 | |a Clustering-based approximate answering of query result in large and distributed databases. |y eng |
245 | 1 | 0 | |a Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / |c Mounir Bechchi ; sous la direction de Noureddine Mouaddib, co-encadrant Guillaume Raschia. |
260 | |a [S.l.] : |b [s.n.], |c 2009. | ||
300 | |a 1 vol. (164 f.) : |b ill. ; |c 30 cm. | ||
336 | |b txt |2 rdacontent | ||
337 | |b n |2 rdamedia | ||
337 | |b n |2 isbdmedia | ||
500 | |a Thèse en anglais avec résumé étendu en français. La p. de couv. porte : Clustering-based approximate answering of query result in large and distributed databases. | ||
502 | |a Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2009 | ||
504 | |a Bibliogr. f. 151-164. | ||
520 | |a Les utilisateurs des bases de données doivent faire face au problème de surcharge d’information lors de l’interrogation de leurs données, qui se traduit par un nombre de réponses trop élevé à des requêtes exploratoires. Pour remédier à ce problème, nous proposons un algorithme efficace et rapide, appelé ESRA (Explore-Select-Rearrange Algorithm), qui utilise les résumés SAINTETIQ pré-calculés sur l’ensemble des données pour regrouper les réponses à une requête utilisateur en un ensemble de classes (ou résumés) organisées hiérarchiquement. Chaque classe décrit un sous-ensemble de résultatsdont les propriétés sont voisines. L’utilisateur pourra ainsi explorer la hiérarchie pour localiser les données qui l’intéressent et en écarter les autres. Les résultats expérimentaux montrent que l’algorithme ESRA est efficace et fournit des classes bien formées (i.e., leur nombre reste faible et elles sont bien séparées). Cependant, le modèle SAINTETIQ, utilisé par l’algorithme ESRA, exige que les données soient disponibles sur le serveur des résumés. Cette hypothèse rend inapplicable l’algorithme ESRA dans des environnements distribués où il est souvent impossible ou peu souhaitable de rassembler toutes les données sur un même site. Pour remédier à ce problème, nous proposons une collection d’algorithmes qui combinent deux résumés générés localement et de manière autonome sur deux sites distincts pour en produire un seul résumant l’ensemble des données distribuées, sans accéder aux données d’origine. Les résultats expérimentaux montrent que ces algorithmes sont aussi performants que l’approche centralisée (i.e., SAINTETIQ appliqué aux données après regroupement sur un même site) et produisent des hiérarchies très semblables en structure et en qualité à celles produites par l’approche centralisée. | ||
520 | |a Database systems are increasingly used for interactive and exploratory data retrieval. In such retrievals, users queries often result in too many answers, so users waste significant time and efforts sifting and sorting through these answers to find the relevant ones. In this thesis, we first propose an efficient and effective algorithm coined Explore-Select-Rearrange Algorithm (ESRA), based on the SAINTETIQ model, to quickly provide users with hierarchical clustering schemas of their query results. SAINTETIQ is a domain knowledge-based approach that provides multi-resolution summaries of structured data stored into a database. Each node (or summary) of the hierarchy provided by ESRA describes a subset of the result set in a user-friendly form based on domain knowledge. The user then navigates through this hierarchy structure in a top-down fashion, exploring the summaries of interest while ignoring the rest. Experimental results show that the ESRA algorithm is efficient and provides well-formed (tight and clearly separated) and well-organized clusters of query results. The ESRA algorithm assumes that the summary hierarchy of the queried data is already built using SAINTETIQ and available as input. However, SAINTETIQ requires full access to the data which is going to be summarized. This requirement severely limits the applicability of the ESRA algorithm in a distributed environment, where data is distributed across many sites and transmitting the data to a central site is not feasible or even desirable. The second contribution of this thesis is therefore a solution for summarizing distributed data without a prior “unification” of the data sources.We assume that the sources maintain their own summary hierarchies (local models), and we propose new algorithms for merging them into a single final one (global model). An experimental study shows that our merging algorithms result in high quality clustering schemas of the entire distributed data and are very efficient in terms of computational time. | ||
540 | |a Publication autorisée par le jury | ||
562 | |5 441092104:399273905 |a Titre temporairement indisponible à la communication | ||
650 | 7 | |0 (IdRef)028631609 |1 http://www.idref.fr/028631609/id |a Bases de données relationnelles. |2 ram | |
653 | |a Résumés de données / Classification des résultats de requêtes / Classification distribuée | ||
655 | 7 | |0 (IdRef)027253139 |1 http://www.idref.fr/027253139/id |a Thèses et écrits académiques. |2 ram | |
700 | 1 | |0 (IdRef)060325410 |1 http://www.idref.fr/060325410/id |a Mouaddib, Noureddine. |4 ths. |e Directeur de thèse | |
700 | 1 | |0 (IdRef)070662886 |1 http://www.idref.fr/070662886/id |a Raschia, Guillaume. |4 ths. |e Directeur de thèse | |
710 | 2 | |0 (IdRef)033124884 |1 http://www.idref.fr/033124884/id |a Université de Nantes. |b Faculté des sciences et des techniques. |4 985. |e Autre partenaire associé à la thèse | |
710 | 2 | |0 (IdRef)026403447 |1 http://www.idref.fr/026403447/id |a Université de Nantes (1962-2021). |4 dgg. |e Organisme de soutenance | |
710 | 2 | |0 (IdRef)137062508 |1 http://www.idref.fr/137062508/id |a Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes). |4 981. |e Laboratoire associé à la thèse | |
710 | 2 | |0 (IdRef)068720513 |1 http://www.idref.fr/068720513/id |a École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes). |4 996. |e Ecole doctorale associée à la thèse | |
776 | 0 | |t Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi |d Lille : Atelier national de reproduction des thèses |h Microfiches. (@Lille-thèses) |w (ABES)247175323 | |
886 | 2 | |2 unimarc |a 181 |a i# |b xxxe## | |
930 | |5 441092104:399273905 |b 441092104 |j g | ||
991 | |5 441092104:399273905 |a Exemplaire modifié automatiquement le 18-07-2024 18:43 | ||
999 | f | f | |i deac545d-93e6-5231-aa7a-1697f5c537b3 |s b15c5a0f-5806-500e-b524-fbfeca6b53dd |t 0 |
952 | f | f | |p Prêt 28 ou 56 jours |a Nantes Université |b Lombarderie |c Bu Sciences |d Magasin compactus - S'adresser à l'accueil |t 0 |e 2009 NANT 2033 |h Locale |i Indéterminé |m 1161921274 |
952 | f | f | |p P0 Non empruntable |a Nantes Université |b Lombarderie |c Bu Sciences |d Magasin compactus - S'adresser à l'accueil |t 0 |e 2009 NANT 2033 |h Locale |i Indéterminé |m 1161921267 |
Notice dans l'index de recherche
_version_ | 1814873969061265408 |
---|---|
author | Bechchi, Mounir (1979-....) |
author2 | Mouaddib, Noureddine Raschia, Guillaume |
author2_role | ths ths |
author2_variant | n m nm g r gr |
author_corporate | Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques Université de Nantes (1962-2021) Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes) École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes) |
author_corporate_role | Autre partenaire associé à la thèse Organisme de soutenance Laboratoire associé à la thèse Ecole doctorale associée à la thèse |
author_facet | Bechchi, Mounir (1979-....) Mouaddib, Noureddine Raschia, Guillaume Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques Université de Nantes (1962-2021) Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes) École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes) |
author_role | aut |
author_sort | Bechchi, Mounir (1979-....) |
author_variant | m b mb |
building | Bu Sciences |
campus_str_mv | Lombarderie |
collection | Magasin compactus - S'adresser à l'accueil |
ctrlnum | (OCoLC)690661089 (PPN)14472829X |
format | Thesis Book |
fullrecord | {"leader":"00000cam a2200000 i 4500","fields":[{"001":"in00000431830"},{"005":"20240513093629.0"},{"008":"100604s2009||||fr ||||frm 00| ||eng d"},{"024":{"subfields":[{"a":"2009NANT2033"},{"2":"FRnnt"}],"ind1":"7","ind2":" "}},{"035":{"subfields":[{"a":"(OCoLC)690661089"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"035":{"subfields":[{"a":"(PPN)14472829X"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"040":{"subfields":[{"a":"ABES"},{"b":"fre"},{"e":"AFNOR"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"041":{"subfields":[{"a":"eng"},{"a":"fre"},{"b":"fre"},{"b":"eng"},{"2":"639-2"}],"ind1":"0","ind2":" "}},{"084":{"subfields":[{"a":"004."},{"2":"TEF"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"100":{"subfields":[{"0":"(IdRef)144724111"},{"1":"http://www.idref.fr/144724111/id"},{"a":"Bechchi, Mounir"},{"d":"(1979-....)."},{"4":"aut."},{"e":"Auteur"}],"ind1":"1","ind2":" "}},{"242":{"subfields":[{"a":"Clustering-based approximate answering of query result in large and distributed databases."},{"y":"eng"}],"ind1":"1","ind2":"0"}},{"245":{"subfields":[{"a":"Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées /"},{"c":"Mounir Bechchi ; sous la direction de Noureddine Mouaddib, co-encadrant Guillaume Raschia."}],"ind1":"1","ind2":"0"}},{"260":{"subfields":[{"a":"[S.l.] :"},{"b":"[s.n.],"},{"c":"2009."}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"300":{"subfields":[{"a":"1 vol. (164 f.) :"},{"b":"ill. ;"},{"c":"30 cm."}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"336":{"subfields":[{"b":"txt"},{"2":"rdacontent"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"337":{"subfields":[{"b":"n"},{"2":"rdamedia"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"337":{"subfields":[{"b":"n"},{"2":"isbdmedia"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"500":{"subfields":[{"a":"Thèse en anglais avec résumé étendu en français. La p. de couv. porte : Clustering-based approximate answering of query result in large and distributed databases."}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"502":{"subfields":[{"a":"Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2009"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"504":{"subfields":[{"a":"Bibliogr. f. 151-164."}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"520":{"subfields":[{"a":"Les utilisateurs des bases de données doivent faire face au problème de surcharge d\u2019information lors de l\u2019interrogation de leurs données, qui se traduit par un nombre de réponses trop élevé à des requêtes exploratoires. Pour remédier à ce problème, nous proposons un algorithme efficace et rapide, appelé ESRA (Explore-Select-Rearrange Algorithm), qui utilise les résumés SAINTETIQ pré-calculés sur l\u2019ensemble des données pour regrouper les réponses à une requête utilisateur en un ensemble de classes (ou résumés) organisées hiérarchiquement. Chaque classe décrit un sous-ensemble de résultatsdont les propriétés sont voisines. L\u2019utilisateur pourra ainsi explorer la hiérarchie pour localiser les données qui l\u2019intéressent et en écarter les autres. Les résultats expérimentaux montrent que l\u2019algorithme ESRA est efficace et fournit des classes bien formées (i.e., leur nombre reste faible et elles sont bien séparées). Cependant, le modèle SAINTETIQ, utilisé par l\u2019algorithme ESRA, exige que les données soient disponibles sur le serveur des résumés. Cette hypothèse rend inapplicable l\u2019algorithme ESRA dans des environnements distribués où il est souvent impossible ou peu souhaitable de rassembler toutes les données sur un même site. Pour remédier à ce problème, nous proposons une collection d\u2019algorithmes qui combinent deux résumés générés localement et de manière autonome sur deux sites distincts pour en produire un seul résumant l\u2019ensemble des données distribuées, sans accéder aux données d\u2019origine. Les résultats expérimentaux montrent que ces algorithmes sont aussi performants que l\u2019approche centralisée (i.e., SAINTETIQ appliqué aux données après regroupement sur un même site) et produisent des hiérarchies très semblables en structure et en qualité à celles produites par l\u2019approche centralisée."}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"520":{"subfields":[{"a":"Database systems are increasingly used for interactive and exploratory data retrieval. In such retrievals, users queries often result in too many answers, so users waste significant time and efforts sifting and sorting through these answers to find the relevant ones. In this thesis, we first propose an efficient and effective algorithm coined Explore-Select-Rearrange Algorithm (ESRA), based on the SAINTETIQ model, to quickly provide users with hierarchical clustering schemas of their query results. SAINTETIQ is a domain knowledge-based approach that provides multi-resolution summaries of structured data stored into a database. Each node (or summary) of the hierarchy provided by ESRA describes a subset of the result set in a user-friendly form based on domain knowledge. The user then navigates through this hierarchy structure in a top-down fashion, exploring the summaries of interest while ignoring the rest. Experimental results show that the ESRA algorithm is efficient and provides well-formed (tight and clearly separated) and well-organized clusters of query results. The ESRA algorithm assumes that the summary hierarchy of the queried data is already built using SAINTETIQ and available as input. However, SAINTETIQ requires full access to the data which is going to be summarized. This requirement severely limits the applicability of the ESRA algorithm in a distributed environment, where data is distributed across many sites and transmitting the data to a central site is not feasible or even desirable. The second contribution of this thesis is therefore a solution for summarizing distributed data without a prior \u201cunification\u201d of the data sources.We assume that the sources maintain their own summary hierarchies (local models), and we propose new algorithms for merging them into a single final one (global model). An experimental study shows that our merging algorithms result in high quality clustering schemas of the entire distributed data and are very efficient in terms of computational time."}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"540":{"subfields":[{"a":"Publication autorisée par le jury"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"562":{"subfields":[{"5":"441092104:399273905"},{"a":"Titre temporairement indisponible à la communication"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"650":{"subfields":[{"0":"(IdRef)028631609"},{"1":"http://www.idref.fr/028631609/id"},{"a":"Bases de données relationnelles."},{"2":"ram"}],"ind1":" ","ind2":"7"}},{"653":{"subfields":[{"a":"Résumés de données / Classification des résultats de requêtes / Classification distribuée"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"655":{"subfields":[{"0":"(IdRef)027253139"},{"1":"http://www.idref.fr/027253139/id"},{"a":"Thèses et écrits académiques."},{"2":"ram"}],"ind1":" ","ind2":"7"}},{"700":{"subfields":[{"0":"(IdRef)060325410"},{"1":"http://www.idref.fr/060325410/id"},{"a":"Mouaddib, Noureddine."},{"4":"ths."},{"e":"Directeur de thèse"}],"ind1":"1","ind2":" "}},{"700":{"subfields":[{"0":"(IdRef)070662886"},{"1":"http://www.idref.fr/070662886/id"},{"a":"Raschia, Guillaume."},{"4":"ths."},{"e":"Directeur de thèse"}],"ind1":"1","ind2":" "}},{"710":{"subfields":[{"0":"(IdRef)033124884"},{"1":"http://www.idref.fr/033124884/id"},{"a":"Université de Nantes."},{"b":"Faculté des sciences et des techniques."},{"4":"985."},{"e":"Autre partenaire associé à la thèse"}],"ind1":"2","ind2":" "}},{"710":{"subfields":[{"0":"(IdRef)026403447"},{"1":"http://www.idref.fr/026403447/id"},{"a":"Université de Nantes (1962-2021)."},{"4":"dgg."},{"e":"Organisme de soutenance"}],"ind1":"2","ind2":" "}},{"710":{"subfields":[{"0":"(IdRef)137062508"},{"1":"http://www.idref.fr/137062508/id"},{"a":"Laboratoire d\u2019Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes)."},{"4":"981."},{"e":"Laboratoire associé à la thèse"}],"ind1":"2","ind2":" "}},{"710":{"subfields":[{"0":"(IdRef)068720513"},{"1":"http://www.idref.fr/068720513/id"},{"a":"École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes)."},{"4":"996."},{"e":"Ecole doctorale associée à la thèse"}],"ind1":"2","ind2":" "}},{"776":{"subfields":[{"t":"Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi"},{"d":"Lille : Atelier national de reproduction des thèses"},{"h":"Microfiches. (@Lille-thèses)"},{"w":"(ABES)247175323"}],"ind1":"0","ind2":" "}},{"886":{"subfields":[{"2":"unimarc"},{"a":"181"},{"a":"i#"},{"b":"xxxe##"}],"ind1":"2","ind2":" "}},{"930":{"subfields":[{"5":"441092104:399273905"},{"b":"441092104"},{"j":"g"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"991":{"subfields":[{"5":"441092104:399273905"},{"a":"Exemplaire modifié automatiquement le 18-07-2024 18:43"}],"ind1":" ","ind2":" "}},{"999":{"subfields":[{"i":"deac545d-93e6-5231-aa7a-1697f5c537b3"},{"s":"b15c5a0f-5806-500e-b524-fbfeca6b53dd"},{"t":"0"}],"ind1":"f","ind2":"f"}},{"952":{"subfields":[{"p":"Prêt 28 ou 56 jours"},{"a":"Nantes Université"},{"b":"Lombarderie"},{"c":"Bu Sciences"},{"d":"Magasin compactus - S'adresser à l'accueil"},{"t":"0"},{"e":"2009 NANT 2033"},{"h":"Locale"},{"i":"Indéterminé"},{"m":"1161921274"}],"ind1":"f","ind2":"f"}},{"952":{"subfields":[{"p":"P0 Non empruntable"},{"a":"Nantes Université"},{"b":"Lombarderie"},{"c":"Bu Sciences"},{"d":"Magasin compactus - S'adresser à l'accueil"},{"t":"0"},{"e":"2009 NANT 2033"},{"h":"Locale"},{"i":"Indéterminé"},{"m":"1161921267"}],"ind1":"f","ind2":"f"}}]}
|
genre | (IdRef)027253139 http://www.idref.fr/027253139/id Thèses et écrits académiques. ram |
genre_facet | Thèses et écrits académiques. |
id | in00000431830 |
illustrated | Illustrated |
institution | Nantes Université |
language | English French |
oclc_num | 690661089 |
online_boolean | |
physical | 1 vol. (164 f.) : ill. ; 30 cm. |
publishDate | 2009 |
publisher | [s.n.], |
record_format | marc |
spelling | (IdRef)144724111 http://www.idref.fr/144724111/id Bechchi, Mounir (1979-....). aut. Auteur Clustering-based approximate answering of query result in large and distributed databases. eng Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi ; sous la direction de Noureddine Mouaddib, co-encadrant Guillaume Raschia. [S.l.] : [s.n.], 2009. 1 vol. (164 f.) : ill. ; 30 cm. txt rdacontent n rdamedia n isbdmedia Thèse en anglais avec résumé étendu en français. La p. de couv. porte : Clustering-based approximate answering of query result in large and distributed databases. Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2009 Bibliogr. f. 151-164. Les utilisateurs des bases de données doivent faire face au problème de surcharge d’information lors de l’interrogation de leurs données, qui se traduit par un nombre de réponses trop élevé à des requêtes exploratoires. Pour remédier à ce problème, nous proposons un algorithme efficace et rapide, appelé ESRA (Explore-Select-Rearrange Algorithm), qui utilise les résumés SAINTETIQ pré-calculés sur l’ensemble des données pour regrouper les réponses à une requête utilisateur en un ensemble de classes (ou résumés) organisées hiérarchiquement. Chaque classe décrit un sous-ensemble de résultatsdont les propriétés sont voisines. L’utilisateur pourra ainsi explorer la hiérarchie pour localiser les données qui l’intéressent et en écarter les autres. Les résultats expérimentaux montrent que l’algorithme ESRA est efficace et fournit des classes bien formées (i.e., leur nombre reste faible et elles sont bien séparées). Cependant, le modèle SAINTETIQ, utilisé par l’algorithme ESRA, exige que les données soient disponibles sur le serveur des résumés. Cette hypothèse rend inapplicable l’algorithme ESRA dans des environnements distribués où il est souvent impossible ou peu souhaitable de rassembler toutes les données sur un même site. Pour remédier à ce problème, nous proposons une collection d’algorithmes qui combinent deux résumés générés localement et de manière autonome sur deux sites distincts pour en produire un seul résumant l’ensemble des données distribuées, sans accéder aux données d’origine. Les résultats expérimentaux montrent que ces algorithmes sont aussi performants que l’approche centralisée (i.e., SAINTETIQ appliqué aux données après regroupement sur un même site) et produisent des hiérarchies très semblables en structure et en qualité à celles produites par l’approche centralisée. Database systems are increasingly used for interactive and exploratory data retrieval. In such retrievals, users queries often result in too many answers, so users waste significant time and efforts sifting and sorting through these answers to find the relevant ones. In this thesis, we first propose an efficient and effective algorithm coined Explore-Select-Rearrange Algorithm (ESRA), based on the SAINTETIQ model, to quickly provide users with hierarchical clustering schemas of their query results. SAINTETIQ is a domain knowledge-based approach that provides multi-resolution summaries of structured data stored into a database. Each node (or summary) of the hierarchy provided by ESRA describes a subset of the result set in a user-friendly form based on domain knowledge. The user then navigates through this hierarchy structure in a top-down fashion, exploring the summaries of interest while ignoring the rest. Experimental results show that the ESRA algorithm is efficient and provides well-formed (tight and clearly separated) and well-organized clusters of query results. The ESRA algorithm assumes that the summary hierarchy of the queried data is already built using SAINTETIQ and available as input. However, SAINTETIQ requires full access to the data which is going to be summarized. This requirement severely limits the applicability of the ESRA algorithm in a distributed environment, where data is distributed across many sites and transmitting the data to a central site is not feasible or even desirable. The second contribution of this thesis is therefore a solution for summarizing distributed data without a prior “unification” of the data sources.We assume that the sources maintain their own summary hierarchies (local models), and we propose new algorithms for merging them into a single final one (global model). An experimental study shows that our merging algorithms result in high quality clustering schemas of the entire distributed data and are very efficient in terms of computational time. Publication autorisée par le jury 441092104:399273905 Titre temporairement indisponible à la communication (IdRef)028631609 http://www.idref.fr/028631609/id Bases de données relationnelles. ram Résumés de données / Classification des résultats de requêtes / Classification distribuée (IdRef)027253139 http://www.idref.fr/027253139/id Thèses et écrits académiques. ram (IdRef)060325410 http://www.idref.fr/060325410/id Mouaddib, Noureddine. ths. Directeur de thèse (IdRef)070662886 http://www.idref.fr/070662886/id Raschia, Guillaume. ths. Directeur de thèse (IdRef)033124884 http://www.idref.fr/033124884/id Université de Nantes. Faculté des sciences et des techniques. 985. Autre partenaire associé à la thèse (IdRef)026403447 http://www.idref.fr/026403447/id Université de Nantes (1962-2021). dgg. Organisme de soutenance (IdRef)137062508 http://www.idref.fr/137062508/id Laboratoire d’Informatique de Nantes Atlantique (UMR 6241) (Nantes). 981. Laboratoire associé à la thèse (IdRef)068720513 http://www.idref.fr/068720513/id École doctorale sciences et technologies de l'information et des matériaux (Nantes). 996. Ecole doctorale associée à la thèse Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi Lille : Atelier national de reproduction des thèses Microfiches. (@Lille-thèses) (ABES)247175323 unimarc 181 i# xxxe## |
spellingShingle | Bechchi, Mounir (1979-....) Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / (IdRef)028631609 http://www.idref.fr/028631609/id Bases de données relationnelles. ram Résumés de données / Classification des résultats de requêtes / Classification distribuée |
title | Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / |
title_auth | Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / |
title_full | Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi ; sous la direction de Noureddine Mouaddib, co-encadrant Guillaume Raschia. |
title_fullStr | Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi ; sous la direction de Noureddine Mouaddib, co-encadrant Guillaume Raschia. |
title_full_unstemmed | Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / Mounir Bechchi ; sous la direction de Noureddine Mouaddib, co-encadrant Guillaume Raschia. |
title_short | Réponses approchées de résultat de requêtes par classification dans des bases de données volumineuses et distribuées / |
title_sort | reponses approchees de resultat de requetes par classification dans des bases de donnees volumineuses et distribuees |
topic | (IdRef)028631609 http://www.idref.fr/028631609/id Bases de données relationnelles. ram Résumés de données / Classification des résultats de requêtes / Classification distribuée |
topic_facet | Bases de données relationnelles. |
work_keys_str_mv | AT bechchimounir reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees AT mouaddibnoureddine reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees AT raschiaguillaume reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees AT universitedenantesfacultedessciencesetdestechniques reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees AT universitedenantes19622021 reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees AT laboratoiredinformatiquedenantesatlantiqueumr6241nantes reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees AT ecoledoctoralesciencesettechnologiesdelinformationetdesmateriauxnantes reponsesapprocheesderesultatderequetesparclassificationdansdesbasesdedonneesvolumineusesetdistribuees |