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dc.contributor.author |
Chanane, Abir |
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dc.contributor.author |
Cherouat, Manel |
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dc.contributor.author |
Zahra, Fatma Zohra ( Promotrice) |
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dc.date.accessioned |
2023-03-12T10:50:14Z |
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dc.date.available |
2023-03-12T10:50:14Z |
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dc.date.issued |
2022 |
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dc.identifier.uri |
https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/22453 |
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dc.description |
ill., Bibliogr. Cote: ma-004-906 |
fr_FR |
dc.description.abstract |
Comme toute technologie, les services Web suscitent beaucoup d'intérêt et promettent
beaucoup d'avantages. Ils fournissent des fonctionnalités accessibles via des protocoles réseau
standard, et pour organiser un ensemble de services web selon des critères de classe et de
similitude fonctionnelle, nécessitant le processus de classification des services Web. Elle peut
permettre de faciliter, d’optimiser, d’automatiser l’efficacité et l’efficience des processus de
découverte.
Ce travail consiste à classifier automatiquement les services web en plusieurs catégories
par un modèle d’apprentissage automatique profond. En effet, Nous avons utilisé Word2Vec qui
est un ensemble de modèles d'intégration pour convertir le mot en un vecteur, Nous avons
également utilisé les Auto-encodeurs adaptés à la classification.
Le modèle de classification des web services proposé était testé sur le jeu de données
disponible et les résultats ont montré son efficacité par rapport certaines solutions proposées dans
la littérature.
Mots clés: Service web, Classification, Apprentissage profond, Auto-encodeur, Word2Vec,
Apprentissage automatique. |
fr_FR |
dc.language.iso |
fr |
fr_FR |
dc.publisher |
Université Blida 1 |
fr_FR |
dc.subject |
Service web |
fr_FR |
dc.subject |
Classification |
fr_FR |
dc.subject |
Apprentissage profond |
fr_FR |
dc.subject |
Auto-encodeur |
fr_FR |
dc.subject |
Word2Vec |
fr_FR |
dc.subject |
Apprentissage automatique |
fr_FR |
dc.title |
Classification Des Services Web en utilisant L’apprentissage Automatique |
fr_FR |
dc.type |
Thesis |
fr_FR |
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