Clustering de données relationnelles pour la structuration de flux télévisuels - INRIA - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2014

Clustering de données relationnelles pour la structuration de flux télévisuels

Vincent Claveau
Patrick Gros

Résumé

Les approches existantes pour structurer automatiquement un flux de télévision (i.e. reconstituer un guide de programme exact et complet), sont supervisées. Elles requièrent de grandes quantités de données annotées manuellement, et aussi de définir a priori les types d'émissions (publicités, bandes annonces, programmes, sponsors...). Pour éviter ces deux contraintes, nous proposons une classification non supervisée. La nature multi-relationnelle de nos données proscrit l'utilisation des techniques de clustering habituelles reposant sur des représentations sous forme attributs-valeurs. Nous proposons et validons expérimentalement une technique de clustering capable de manipuler ces données en détournant la programmation logique inductive (PLI) pour fonctionner dans ce cadre non supervisé.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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Dates et versions

hal-01027763 , version 1 (22-07-2014)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01027763 , version 1

Citer

Vincent Claveau, Patrick Gros. Clustering de données relationnelles pour la structuration de flux télévisuels. 14 ème conférence Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2014, Jan 2014, Rennes, France. 6 p. ⟨hal-01027763⟩
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