untitled
<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd>
<responseDate>2018-01-15T18:37:31Z</responseDate>
<request identifier=oai:HAL:hal-00768426v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request>
<GetRecord>
<record>
<header>
<identifier>oai:HAL:hal-00768426v1</identifier>
<datestamp>2017-12-21</datestamp>
<setSpec>type:COMM</setSpec>
<setSpec>subject:info</setSpec>
<setSpec>collection:BNRMI</setSpec>
<setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec>
<setSpec>collection:TDS-MACS</setSpec>
</header>
<metadata><dc>
<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>GT-FLMin: Un Outil Graphique pour l'Extraction de Liens Fréquents dans les Réseaux Sociaux</title>
<creator>Stattner, Erick</creator>
<creator>Collard, Martine</creator>
<contributor>Laboratoire de Mathématiques Informatique et Applications (LAMIA) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<description>International audience</description>
<source>Extraction et gestion des connaissances</source>
<source>Extraction et gestion des connaissances (EGC'2012), Actes, janvier 31 - février 2012, Bordeaux, France</source>
<source>Extraction et gestion des connaissances (EGC)</source>
<coverage>Bordeaux, France</coverage>
<contributor>RNTI</contributor>
<publisher>Hermann-Éditions</publisher>
<identifier>hal-00768426</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00768426</identifier>
<source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00768426</source>
<source>RNTI. Extraction et gestion des connaissances (EGC), 2012, Bordeaux, France. Hermann-Éditions, 23, pp.621-624, 2012</source>
<language>fr</language>
<subject lang=fr>réseaux sociaux</subject>
<subject lang=fr>fouille de données</subject>
<subject lang=fr>liens fréquents</subject>
<subject lang=fr>outil</subject>
<subject lang=fr>graphique</subject>
<subject lang=fr>simulation</subject>
<subject>[INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]</subject>
<subject>[INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type>
<type>Conference papers</type>
<description lang=fr>Dans le domaine des réseaux sociaux, la recherche de motifs fréquents correspond à l'extraction de sous-graphes retrouvés fréquemment dans un réseau ou un ensemble de réseaux. Contrairement aux approches classiques qui s'appuient uniquement sur des régularités structurelles, nous présentons dans ce travail l'outil GT-FLMin, capable d'exploiter les informations sur la structure pour extraire des régularités dans les liens qui connectent des noeuds similaires du point de vue de leurs caractéristiques. Nous appelons de tels motifs des liens fréquents.</description>
<date>2012</date>
</dc>
</metadata>
</record>
</GetRecord>
</OAI-PMH>
