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2012 :

ROGOVSCHI N., LABI0D L..,  NADIF M.,  «A Spectral algorithm for Topographical Co-clustering», IJCNN’12, 10-15 june, Brisbane, Australia.

ROGOVSCHI N., LABI0D L..,  NADIF M.,  «Un algorithme spectral pour le co-clustering topographique», in Proc. of the EGC'12, pages 579-581, Bordeaux, 31 janvier- 3 février 2012 – RNTI, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions Hermann.

ROGOVSCHI N., NADIF M.,  «Classification topologique probabiliste pour des données catégorielles», in Proc. of the EGC'12, pages 179-199, Bordeaux, 31 janvier- 3 février 2012 – RNTI, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions Hermann.

 

2011 :

ROGOVSCHI N., NADIF M., « Weighted Topological Clustering for categorical data», ICONIP 2011, Shangai , China.

 

JAZIRI R, LEBBAH M., ROGOVSCHI N., and BENNANI Y. “ Probabilistic  Self-Organizing Maps for Multivariate Sequences ”. International Joint Conferences on Neural Networks, IJCNN 2011, July 31-August 5, 2011, San Jose, California.

ROGOVSCHI N., LEBBAH M..,  GROZAVU N. (2011),  «Pondération et classification simultanée de données binaires et continues», in Proc. of the EGC'11, Brest, 25-28 janvier 2011 – RNTI, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions Hermann.

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., BENNANI Y. (2011), «A Self-Organizing Map for Mixed Continuous and Categorical Data», in IJC, International  Journal  of  Computing, ISSN 1727-6209.

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., BENNANI. Modèles de mélanges topologiques pour la classification de données catégorielles et mixtes. Numéro spécial : Apprentissage Artificiel et Fouille de Données, RNTI 2011-(Revue des Nouvelles Technologies de l'Information). Editions Hermann

2010 :

ROGOVSCHI N, GROZAVU N, "A content-based image retrieval system based on unsupervised topological learning", 2nd International Conference on Data Mining and Intelligent Information Technology Applications (ICMIA), Seoul, South Korea, 2010.

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., BENNANI Y. (2010), «A weighted Self-Organizing Map for mixed continuous and categorical data», in Proc. ICNNAI'10, International Conference on Neural Network and Artificial Intelligence, 1-4 June 2010 in Brest, Belarus.

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., BENNANI Y. (2010),  «Classification non supervisée pondérée de données mixtes», CAp’10 : Conférence francophone sur l'apprentissage automatique, 17-19 Mai, Clermont-Ferrand, France.

 

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., BENNANI Y. (2010),  «Learning Self-Organizing Mixture Markov Models», in Journal of Nonlinear Systems and Applications (JNSA), ISSN 1918-3704, Published by watam press, Canada.

2009 :

LEBBAH M., BENNANI Y., ROGOVSCHI N. (2009),  «Learning Self-Organizing Maps as a Mixture Markov Models»,  Proc. of the ICCSA'09, p54-59, The 3rd International Conference on Complex Systems and Applications, Le Havre, Normandy, France, June 29 - July 02, 2009.

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., BENNANI Y. (2009), "Un algorithme pour la classification topographique simultanée de données qualitatives et quantitatives", CAp 09 : Conférence francophone sur l'apprentissage automatique. p209-224. Plate-forme AFIA, 25-29 Mai, Hammamet-Tunisie.

RECANATI C., ROGOVSCHI N., BENNANI Y., «Hybrid Unsupervised Learning to Uncover Discourse Structure», Responding to Information Society Challenges: New Advances in Human Language Technologies, Zygmunt Vetulani et Hans Uszkoreit (eds), LNAI vol 5603, pp. 258-269, 2009.

GROZAVU N., ROGOVSCHI N. (2009) ``Mining visual data'', ICMCS, Moldova, October 2009.

2008 :

LEBBAH M., BENNANI Y., ROGOVSCHI N. (2008). “A Probabilistic Self-Organizing Map for Binary Data Topographic Clustering”, International Journal of Computational Intelligence and Applications 7(4): 363-383 (2008).

ROGOVSCHI N., LEBBAH M., and BENNANI Y. (2008). Probabilistic Mixed Topological Map for Categorical and Continuous Data.  Machine Learning and Applications. ICMLA 2008: Seventh International Conference. pp 224-231. San Diego, California, December 11-13, 2008.

2007 :

LEBBAH M., ROGOVSCHI N., and BENNANI Y. “BeSOM : Bernoulli on Self Organizing Map”. International Joint Conferences on Neural Networks, page 631-636, IJCNN 2007-August 12-17, 2007, Orlando, Florida.

RECANATI C., ROGOVSCHI N., BENNANI Y., « The structure of verbal sequences analyzed with unsupervised learning techniques », Proceedings of The 3rd Language & Technology Conference: Human Language Technologies as a Challenge for Computer Science and Linguistics, Oct. 5-7, 2007, Poznan, Pologne. (Selected among the best papers of LTC'07)

RECANATI C., ROGOVSCHI N., BENNANI Y., « Sequencing of verbs – a study on tense and aspect using methods of unsupervised learning », Proceedings of RANLP'07, International Conference on Recent Advances in NLP, Sept. 27-29, 2007, Borovets, Bulgaria.

ROGOVSCHI N., VIENNET E., (2007). ``Finding community structure in social networks using statistical approaches'', ICMCS, Moldova, October 2007.

ROGOVSCHI N., VIENNET E. (2007). ``Finding community structure in large social networks. Poster at NATO Advanced Study Institute on Mining Massive Data Sets for Security'', September 2007.

ROGOVSCHI N., BENNANI Y., RECANATI C., «Apprentissage neuro-markovien pour la classification non supervisée de données structurées en séquences». Actes des 7èmes journées francophones  Extraction et Gestion des Connaissances, Atelier Fouille de données et algorithmes biomimétiques, janvier 2007, Namur, Belgique.

LEBBAH M., ROGOVSCHI N., BENNANI Y. (2007), « BeSOM : Bernoulli on Self-Organizing Map», Cap’2007 : conférence francophone sur l'apprentissage automatique, Plate-forme AFIA, 2-6 juillet, Grenoble. Papier nominé.

RECANATI C., et ROGOVSCHI N., « Enchaînements verbaux – étude sur le temps et l'aspect utilisant des techniques d'apprentissage non supervisé ». Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, juin 2007, IRIT Press, Toulouse, pp. 379-388.

Posters

1.     «Apprentissage non supervisé probabiliste pour la classification topographique des données binaires», Journées des doctorants de l’Institut Galilée, Université Paris 13, mai 2008.

2.      «Apprentissage non supervisé topologique pour des données mixtes», l’école d’hiver é-EGC sur le thème «Apprentissage Statistique et Data Mining », février 2010, Tunisie.