| Titre : | Utilisation des algorithmes méta-heuristiques pour la résolution d’entité |
| Auteurs : | MOKHTARI Toumia, Auteur ; SADOUKI Hafsa, Auteur ; Benyahia Miloud, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université Saïda – Dr. Tahar Moulay – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et de Télécommunications, 2024/2025 |
| Format : | 55 ص |
| Accompagnement : | CD |
| Langues: | Français |
| Index. décimale : | BUC-M 003725 |
| Catégories : |
Mémoire de Master en informatique Spécialité : Réseaux informatique et Système Répartis (RISR) |
| Mots-clés: | جودة البيانات؛ حل الكيان؛ البيانات الضخمة؛ BES؛ GWO؛ WPO؛ مفتاح الحظر. Keywords: Data quality ; entity resolution ; RE ; Big Data ; BES ; GWO ; WPO ; Blocking key. Résumé Dans le cadre du Big Data, l'identification des entités représente un enjeu majeur pour maintenir la qualité des données. Dans le cadre de l'optimisation des clés de blocage et du regroupement d'entités similaires, la mise en œuvre de métaheuristiques telles que BES (Bald Eagle Searche), GWO (Grey Wolf Optimizer) et WPO (Woodpecker Optimization) est particulièrement efficace dans la génération des clés de blocage face à la complexité et au volume considérable des bases. Ces algorithmes, qui s'inspirent de la nature, permettent une exploration judicieuse de l'espace des solutions et assurent des performances supérieures en matière de précision, rappel et efficacité de calcul. L'implémentation de ces méthodes vise à améliorer la fiabilité, la rapidité et l'exactitude des systèmes d'information, tout en répondant aux attentes des contextes de données à grande échelle. : Qualité des données ; résolution d’entités ; Clé de |
| Résumé : |
خلاصة
عند تحسين مفاتيح الحظر والتجميع في سياق البيانات الضخمة، يمثل تحديد الكيانات تحديا رئيسيا للحفاظ على جودة البيانات ( محسن الدئب الرمادي)GWOبحث النسر الأصلع(، و BES وتجميع الكيانات المتشابهة، بعد' تطبيق أساليب الاستدلال الفوقي، مثل (تحسين نقار الخشب)، فعالا بشكل خاص في توليد مفاتيح الحظر نظرا لتعقيد قواعد البيانات WPOالذئب الرمادي(، و وحجمها الهائل تمكن هذه الخوارزميات، المستوحاة من الطبيعة، من استكشاف دقيق لمجال الحلول، وتضمن أداء فائقا من حيث الدقة والاسترجاع والكفاءة الحسابية .ويهدف تطبيق هذه الأساليب إلى تحسين موثوقية أنظمة المعلومات وسرعتها ودقتها، مع تلبية متطلبات بيئات البيانات واسعة النطاق. Abstract In the context of Big Data, entity identification is a major challenge for maintaining data quality. When optimizing blocking keys and grouping similar entities, the implementation of metaheuristics such as BES (Bald Eagle Search), GWO (Grey Wolf Optimizer), and WPO (Woodpecker Optimization) is particularly effective in generating blocking keys given the complexity and sheer volume of databases. These algorithms, inspired by nature, enable judicious exploration of the solution space and ensure superior performance in terms of precision, recall, and computational efficiency. The implementation of these methods aims to improve the reliability, speed, and accuracy of information systems, while meeting the requirements of large-scale data environments. |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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