Optimised Framework based on Rough Set Theory for Big Data Pre-processing in Certain and Imprecise Contexts

Información del proyecto

RoSTBiDFramework

Identificador del acuerdo de subvención: 702527

DOI

10.3030/702527

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 31 Marzo 2016

Fecha de inicio 1 Marzo 2017

Fecha de finalización 28 Febrero 2019

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 183 454,80

Aportación de la UE

€ 183 454,80

Coordinado por

ABERYSTWYTH UNIVERSITY
United Kingdom

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Los enlaces a los documentos y las publicaciones de los proyectos del Séptimo Programa Marco, así como los enlaces a algunos tipos de resultados específicos, como conjuntos de datos y «software», se obtienen dinámicamente de OpenAIRE .

Publicaciones

Conference proceedings (8)

A distributed rough set theory based algorithm for an efficient big data pre-processing under the spark framework

Autores: Zaineb Chelly Dagdia, Christine Zarges, Gael Beck, Mustapha Lebbah
Publicado en: 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2017, Página(s) 911-916, ISBN 978-1-5386-2715-0
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/BigData.2017.8258008

Optimized Framework based on Rough Set Theory for Big Data Preprocessing in Certain and Imprecise Contexts

Autores: Zaineb Chelly Dagdia
Publicado en: The 5th MCAA Annual Conference and General Assembly, 2018
Editor: MCAA Annual Conference and General Assembly

Optimized Framework based on Rough Set Theory for Big Data Pre-processing in Certain and Imprecise Contexts” -- Marie Sklodowska-Curie Project: Open Problems’

Autores: Zaineb Chelly Dagdia
Publicado en: Recent Trends in Knowledge Compilation (Dagstuhl Seminar 17381), 2018
Editor: Schloss Dagstuhl--Leibniz-Zentrum fuer Informatik
DOI: 10.4230/DagRep.7.9.62

Nouveau Modèle de Sélection de Caractéristiques basé sur la Théorie des Ensembles Approximatifs pour les Données Massives : Méthode de sélection de caractéristiques pour les données massives

Autores: Zaineb Chelly Dagdia, Christine Zarges, Gael Beck, Mustapha Lebbah
Publicado en: Conférence Internationalle sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, 2018, Página(s) 377--378, ISBN 979-10-96289-07-3
Editor: Revue des Nouvelles Technologies de l'Information

Modèle de Sélection de Caractéristiques pour les Données Massives

Autores: Zaineb Chelly Dagdia, Christine Zarges, Gael Beck, Mustapha Lebbah
Publicado en: 15ème édition de l'atelier Fouille de Données Complexes, 2018, Página(s) 1--12
Editor: Revue des Nouvelles Technologie de l'Information

A distributed dendritic cell algorithm for big data

Autores: Zaineb Chelly Dagdia
Publicado en: Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion on - GECCO '18, 2018, Página(s) 103-104, ISBN 9781-450357647
Editor: ACM Press
DOI: 10.1145/3205651.3205701

Distributed Rough Set Based Feature Selection Approach to Analyse Deep and Hand-crafted Features for Mammography Mass Classification

Autores: Azam Hamidinekoo, Zaineb Chelly Dagdia, Zobia Suhail, Reyer Zwiggelaar
Publicado en: 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2018, Página(s) 2423-2432, ISBN 978-1-5386-5035-6
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/bigdata.2018.8621962

A Distributed Rough Set Theory Algorithm based on Locality Sensitive Hashing for an Efficient Big Data Pre-processing

Autores: Zaineb Chelly Dagdia, Christine Zarges, Gael Beck, Hanene Azzag, Mustapha Lebbah
Publicado en: 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2018, Página(s) 2597-2606, ISBN 978-1-5386-5035-6
Editor: IEEE
DOI: 10.1109/bigdata.2018.8622024

Peer reviewed articles (2)

A Hybrid Fuzzy Maintained Classification Method Based on Dendritic Cells

Autores: Zaineb Chelly Dagdia and Zied Elouedi
Publicado en: Journal of Classification, 2019, ISSN 1432-1343
Editor: Springer US

A scalable and distributed dendritic cell algorithm for big data classification

Autores: Zaineb Chelly Dagdia
Publicado en: Swarm and Evolutionary Computation, 2018, Página(s) 1-13, ISSN 2210-6502
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.swevo.2018.08.009

Book chapters (1)

Rough Set Theory as a Data Mining Technique: A Case Study in Epidemiology and Cancer Incidence Prediction

Autores: Zaineb Chelly Dagdia, Christine Zarges, Benjamin Schannes, Martin Micalef, Lino Galiana, Benoît Rolland, Olivier de Fresnoye, Mehdi Benchoufi
Publicado en: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, ECML PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10–14, 2018, Proceedings, Part III, Edición 11053, 2019, Página(s) 440-455, ISBN 978-3-030-10996-7
Editor: Springer International Publishing
DOI: 10.1007/978-3-030-10997-4_27