Résumé
Les domaines utilisant des programmes d'aide à la décision, et plus particulièrement la médecine, nécessitent à la fois précision et rigueur dans les résultats retournés. Les ontologies permettent de représenter exactement la connaissance contenue dans un domaine d'application alors que les réseaux logiques de Markov permettent d'inférer sur des règles afin d'en déduire des probabilités d'occurrence. Couplées, ces deux technologies offrent un outil puissant pour calculer efficacement la probabilité d'occurrence d'évènements dans un secteur particulier.Dans ce mémoire, nous présentons ArThUR [1](Ortiz, Schobbens, Bodart et Evrard, 2014), un programme permettant de manipuler la connaissance contenue dans les ontologies an de permettre à un moteur reposant sur les réseaux logiques de Markov d'y effectuer des prédictions. Ces prédictions pourront par la suite être analyséees pour juger de l'efficité de ce moteur.
la date de réponse | 29 août 2014 |
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langue originale | Français |
L'institution diplômante |
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Superviseur | Pierre Yves Schobbens (Promoteur) & James Jerson Ortiz Vega (Copromoteur) |
mots-clés
- Ontologie
- Réseau logique de Markov
- Alchemy
- Tuy
- RockIt
- ORTHOGEN