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Durée
36 mois de financement doctoral
- Résumé du projet de thèse
Le Web des données est déjà largement utilisé dans la recherche d’informations. Ses graphes de connaissances doivent également être une source de connaissances stratégiques pour soutenir les travailleurs du savoir tels que les journalistes ou les spécialistes des sciences humaines et sociales. En particulier, un enjeu majeur pour les aider est d’identifier des indicateurs socio-économiques pour quantifier les phénomènes et leur impact au sein d’un domaine. Malheureusement, la diversité des entités et de leurs liens dans les graphes rend difficile le développement de méthodes automatisées transdisciplinaires pour identifier ces indicateurs, qui reflètent les spécificités de chaque discipline. En plus d’être hétérogènes, les graphes de connaissances Web sont nombreux, volumineux et distribués, ce qui pose le défi des algorithmes parcimonieux à l’échelle. L’objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux modèles transdisciplinaires et de les implémenter dans des graphes de connaissances Web afin de découvrir automatiquement des indicateurs interprétables dans leur domaine socio-économique. Les principales contributions attendues sont : la proposition de modèle d’analyse de données bénéficiant d’ontologies, la proposition d’algorithmes de génération d’indicateurs socio-économiques et le développement d’un prototype en ligne suivant les principes FAIR.
- Pour postuler cliquez ici : https://collegedoctoral-cvl.fr/as/ed/voirproposition.pl?site=CDCVL&matri…
