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Laboratoire/Entreprise : laboratoire CEDRIC du CNAM
Durée : 3 ans
Contact : cedric.du_mouza@cnam.fr
Date limite de publication : 2024-08-31

Contexte :

Sujet :
L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes innovantes pour améliorer l’étape cruciale du liage d’entités dans les graphes de connaissances et de proposer des stratégies efficaces pour détecter et fusionner les entités redondantes ou séparées à tort par le biais d’un post-traitement avancé. Ce travail se concentrera sur l’exploitation combinée d’algorithmes de graphes et de techniques d’apprentissage automatique pour relever ces défis.

Profil du candidat :
Bac+5 informatique

Formation et compétences requises :
Idéalement des connaissances à la fois en gestion et interrogation de larges graphes ainsi qu’en apprentissage.

Adresse d’emploi :
Laboratoire CEDRIC, CNAM Paris. Collaborations pendant la thèse avec le LIP6 (Sorbonne Université, Paris VI) et LAMOP (Université Panthéon-Sorbonne, Paris I).

Document attaché : 202405131317_sujetThese2024_CdM.pdf