Offre de stage de M2 recherche Data mini...

Proposition de stage de master 2 recherche

Data Mining et Programmation par Contraintes

Equipe Contraintes et Apprentissage

LIFO - Université d’Orléans

Dans l’équipe Contraintes et Apprentissage du LIFO, nous nous intéressons à la modélisation en

Programmation par Contraintes (PPC) de problèmes d’apprentissage automatique et de fouille

de données. Le sujet de stage proposé s’inscrit dans la continuité de travaux que nous menons

depuis 5 ans autour du clustering sous contraintes. Nous avons développé un modèle de

clustering en PPC que nous cherchons dans ce stage à étendre principalement selon les axes

suivants :

- prise en compte de contraintes souples et de contraintes bruitées

- incrémentalité : capacité à intégrer de nouvelles données ou de nouvelles contraintes.

Le langage de programmation sera Gecode pour la PPC et Python pour le développement de

scripts.

Nous disposons d’un financement de thèse sur la thématique Data Mining et Contraintes pour la

rentrée prochaine. Un appel à candidature sera effectué prochainement. Avoir déjà effectué un

stage sur cette thématique pourra être un atout.

Niveau : Master 2 recherche ou équivalent.

Compétences requises: Le stagiaire devra avoir des compétences en Data Mining et/ou en

Programmation par Contraintes.

Lieu : LIFO, Université d’Orléans

Responsables du stage :

Thi-Bich Hanh Dao, Thi-Bich-Hanh.Dao@univ-orleans.fr

Christel Vrain, christel.vrain@univ-orleans.fr

Durée du stage : 4 mois, à partir d’avril 2018.

Références

[1] T-B-H. Dao, K-C. Duong and C. Vrain, A Declarative Framework for Constrained Clustering, in

ECML/PKDD 2013, pages 419-434, 2013.

[2] T-B-H. Dao, K-C. Duong and C. Vrain, Constrained Clustering by Constraint Programming,

Artificial Intelligence Journal, 244, pages 70-94, 2017

[3] T-B-H. Dao, C. Vrain, K-C. Duong, I. Davidson. A Framework for Actionable Clustering Using

Constraint Programming. In ECAI, pages 453-461, 2016.