Le doctorant Abdellali Kelil et le professeur Shengrui Wang, du Département d'informatique de la Faculté des sciences. |
Photo : Michel Caron |
5 mars 2009
Une équipe de chercheurs du Département d'informatique a découvert une nouvelle façon de comparer des séquences non numériques. La publication de ces travaux a été saluée comme l'un des meilleurs articles lors de la dernière conférence internationale sur le forage de données, qui s'est tenue à Pise en Italie.
Les auteurs de l'article, le doctorant Abdellali Kelil et le professeur Shengrui Wang, soulignent que l'originalité de cette nouvelle mesure la rend générale et applicable à toutes sortes 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 tâches de façon aussi efficace, sinon plus.»
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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