Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche.
Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data.
Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet.
Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre.
Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information.
À propos des auteurs :
Massih-Reza Amini, professeur d'informatique à l'Université J. Fourier (Grenoble 1), est titulaire d'une thèse sur l'étude de nouveaux modèles statistiques pour la classification documentaire et le résumé de textes. Il est co-auteur de dizaines d'articles scientifiques parus parmi les revues les plus prestigieuses des domaines de l'apprentissage automatique et de la recherche d'information.
Éric Gaussier, professeur d'informatique à l'Université J. Fourier (Grenoble 1), dirige actuellement l'équipe AMA dont les recherches se situent en analyse de données, modélisation et apprentissage automatique. Il est directeur adjoint du Laboratoire d'informatique de Grenoble, un des plus importants laboratoires d'informatique en France
Infos pratiques:
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