Interaction in Progressive Visual Analytics : an application to progressive sequential pattern mining

Interaction in Progressive Visual Analytics : an application to progressive sequential pattern mining

Le paradigme de Progressive Visual Analytics (PVA) a été proposé en réponse aux difficultés rencontrées par les Visual Analytics lors du traitement de données massives ou de l utilisation d algorithmes longs, par l usage de résultats intermédiaires et par l interaction entre humain et algorithmes en...

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Auteurs principaux : Raveneau Vincent (Auteur), Prié Yannick (Directeur de thèse), Blanchard Julien (Directeur de thèse), Daille Béatrice (Président du jury de soutenance), Labroche Nicolas (Rapporteur de la thèse), Perer Adam (Rapporteur de la thèse), Fekete Jean-Daniel (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Université de Nantes 1962-2021 (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : anglais
Titre complet : Interaction in Progressive Visual Analytics : an application to progressive sequential pattern mining / Vincent Raveneau; sous la direction de Yannick Prié et de Julien Blanchard
Publié : 2020
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2020
Sujets :
Méthode de traitement de données par groupe
Analyse Visuelle Progressive
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2020NANT4022/document