| Titre : | Entity resolution in large bibliographic databases : case of author name disambiguation |
| Auteurs : | Mohamed- Elmondhir Chaalal, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse |
| Type de document : | document électronique |
| Editeur : | [S.l.] : [s.n.], 2023 |
| Format : | 1 Fichier PDF (5 Mo) / ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2023 |
| Langues : | Français |
| Index. décimale : | PI02723 |
| Tags : | Author name disambiguation Entity resolution Machine learning Neo4j Spark |
| Résumé : | This Master thesis explores author name disambiguation in Large extensive bibliographic databases. It tackles the challenge of accurately identifying and distinguishing authors who share an ambiguous name within a vast and diverse dataset. The approach proposes following a 6 phases model involving the use of machine learning and network analysis techniques to improve disambiguation accuracy. Practical considerations for implementing these solutions in large databases are also discussed. This work contributes to more reliable and efficient scholarly information management. |
Exemplaires (1)
| Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité | Spécialité | Etat_Exemplaire |
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| PI02723 | Ressources électroniques | Bibliothèque centrale | Projet Fin d'Etudes | Disponible | Data sciences_Intelligence artificielle | Téléchargeable |
Documents numériques (1)
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CHAALAL.Mohamed-Elmondhir.pdf URL
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