Apprentissage statistique hybride (génératif/discriminatif) de modèles multi-relationnels dynamiques et Applications

从方法、算法和技术到现代化统计等多种关系的研究方案。《S的发展与应用》统计、《现代物流与物流基础》、《能力与价值》、《S》、《房地产开发与管理》、《房地产开发与管理》、《房地产开发与应用》、《现代物流与现代物流》、《资产负债表》。在干部分类和发展的过程中，学生和学生之间的关系变得越来越重要。在此背景下，新事物的发展接近并有效地体现了L对新事物的估计，新事物与新事物之间的关系，以及与新事物之间关系的自律性。Nous Faviserons ausi le De Development pement d‘Approach杂交Générative Differential as Partir de Ces Modèles de Mélanges.Pour la验证de nos方法，理性的建议和开发的技术Pour la Value de Nos Approvents Pour la Value de Nos Approach Lle De Development pent de Techniques Pull Automatique d‘entitéS et de RelationshipàPart de données Multimodales(文本、图像、视频)générées Par les réseaux Social d’Internet(例如：Facebook、Twitter、Flicker、MySpace等)。S教授，数学公式和统计的基础，L的学徒统计和展望。Les应用程序Sont转移了L的身份证明，社区成员S等人正在进行社会多式联运。研究领域与学科(生物学、科学社会学、医学等)的应用与应用--S。此外，现代化的统计数据，特别是信息，以及社区科学和社会信息。

Ce programme de recherche vise la mise en oeuvre de méthodologies, d'algorithmes et de technologies pour la modélisation statistique de données multi-relationnelles. Il s'agit de développer des méthodes d'apprentissage statistique, basées sur des modèles de mélanges de distributions, capables de prendre en compte des dépendances entre entités, correspondant à plusieurs types de relations explicites ou implicites. Cette approche se démarque du cadre classique sur lequel se sont développées plusieurs approches d'apprentissage et qui postulent que les données sont indépendantes et identiquement distribuées. Dans ce contexte, nous proposons le développement de nouvelles approches robustes et effectives pour l'estimation de paramètres des mélanges, la sélection de caractéristiques surtout dans le cas de données de grande dimension, la sélection automatique de modèles et leurs mise à jour à chaque fois que de nouvelles données ou relations sont introduites. Nous favoriserons aussi le développement d'approches hybrides génératives discriminatives à partir de ces modèles de mélanges. Pour la validation de nos approches, nous proposons le développent de techniques pour l'extraction automatique d'entités et de relations à partir de données multimodales (textes, images, vidéos) générées par les réseaux sociaux d'internet (ex. facebook, Twitter, Flicker, MySpace, etc.). Le projet proposé est très prometteur, basé sur des formulations mathématiques et statistiques solides, et permettra l'avancement de connaissances en apprentissage statistique et prospection de données. Les applications sont diverses telles que l'identification des communautés et la modélisation du contenu multimodal dans les réseaux sociaux. Les résultats de la recherche que nous proposons peuvent être appliqués pour différents autres domaines et disciplines (biologie, science sociale, médecine, etc.). En effet, la modélisation statistique de données présentant des liens, porteur d'information, les unes entre les autres concerne toute la communauté scientifique et ont de plus en plus d'ubiquité dans notre société d'information.