Journal des technologies de l'information et du génie logiciel

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Libre accès

ISSN: 2165- 7866

Abstrait

Une méthodologie efficace pour explorer des connaissances précieuses avec une nouvelle évaluation de la qualité des connaissances

Asmaa M El-Said, Ali I Eldesoky et Hesham A Arafat

La tendance récente est d'utiliser une approche hybride plutôt que d'utiliser une seule technique intelligente pour résoudre les problèmes. Pendant ce temps, à l'ère des technologies de l'information, les connaissances évoluent constamment, d'où la nécessité d'une approche et d'une réflexion flexibles. Étant donné que la conversation en cours sur les connaissances sémantiques (beaucoup d'informations avec de nombreuses relations) est beaucoup plus importante que de trouver la bonne réponse (informations), il est nécessaire d'effectuer certaines inférences pour explorer des informations créatives diverses. Lorsque la connaissance est une collection appropriée d'informations exploitables. Ainsi, en combinant beaucoup d'informations avec de nombreuses relations, des informations plus nouvelles et plus utiles sont trouvées sous forme de connaissances. Étant donné que la demande d'applications de Business Intelligence (BI) continue de croître même à une époque où la demande pour la plupart des produits des technologies de l'information (TI) est faible, les systèmes de Business Intelligence fournissent des informations exploitables livrées au bon moment, au bon endroit et sous la bonne forme pour aider les décideurs. Cet article présente une méthodologie efficace pour stocker les informations/connaissances créatives explorées avec de nombreuses relations sous forme de structure graphique avec une nouvelle évaluation de la qualité des informations/connaissances créatives. Cela grâce à la mise en œuvre de l'algorithme ODAIG (Oriented Directed Acyclic Info Graph) pour générer la carte des informations exploitables. De plus, l'algorithme CIQ (Creative Information Quality) pour évaluer la qualité des informations créatives. Différentes expériences réalisées montrent que cette méthodologie a de bons résultats.

Clause de non-responsabilité: Ce résumé a été traduit à l'aide d'outils d'intelligence artificielle et n'a pas encore été révisé ou vérifié.
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