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Primée à la conférence internationale sur le forage de données

Découverte d'une nouvelle méthode pour comparer des séquences non numériques

Abdellali Kelil et le professeur Shengrui Wang (à droite)
Abdellali Kelil et le professeur Shengrui Wang (à droite)

Une équipe de chercheurs du Département d'informatique à découvert une nouvelle façon de comparer des séquences non numériques. La publication de ces travaux a été saluée comme un des meilleurs articles lors de la dernière conférence internationale sur le forage de données qui s'est tenue à Pisa en Italie.

Les auteurs de l'article, le doctorant Abdellali Kelil et le professeur Shengrui Wang du Département d'informatique, soulignent que l'originalité de cette nouvelle mesure la rend générale et applicable à toute sorte de registres de séquences telles que les protéines, la parole, la musique et les textes de langage naturel.

« Nous avons appliqué cette mesure aux problèmes de classification dans ces différents domaines et comparé avec les méthodes de classification usuelles, explique le professeur Wang. Notre mesure nous permet d'effectuer ces taches de façon aussi efficace, sinon plus », ajoute-t-il. Sur le plan technique, cette méthode représente une approche innovatrice au problème d'identification et de comparaison des informations significatives dans les séquences non numériques.


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