Université Blida 1

Classification Des Services Web en utilisant L’apprentissage Automatique

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dc.contributor.author Chanane, Abir
dc.contributor.author Cherouat, Manel
dc.contributor.author Zahra, Fatma Zohra ( Promotrice)
dc.date.accessioned 2023-03-12T10:50:14Z
dc.date.available 2023-03-12T10:50:14Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri https://di.univ-blida.dz/jspui/handle/123456789/22453
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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