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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Mai, T., & Lodi, A. (2020). A multicut outer-approximation approach for competitive facility location under random utilities. European Journal of Operational Research, 284(3), 874-881. Lien externe
Mai, T., & Lodi, A. (2019). An Algorithm for Assortment Optimization Under Parametric Discrete Choice Models. Social Science Research Network, 37 pages. Lien externe
Mai, T., Bastin, F., & Frejinger, E. (2018). A decomposition method for estimating recursive logit based route choice models. EURO Journal on Transportation and Logistics, 7(3), 253-275. Lien externe
Mai, T., Frejinger, E., Fosgerau, M., & Bastin, F. (2017). A dynamic programming approach for quickly estimating large network-based MEV models. Transportation Research Part B: Methodological, 98, 179-197. Lien externe
Mai, T., Bastin, F., & Frejinger, E. (2017). On the similarities between random regret minimization and mother logit: The case of recursive route choice models. Journal of Choice Modelling, 23, 21-33. Lien externe
Mai, T., & Lodi, A. (2017). Solving large-scale competitive facility location under random utility maximization models. (Rapport technique n° DS4DM-2017-007). Lien externe
Mai, T. (2016). A method of integrating correlation structures for a generalized recursive route choice model. Transportation Research Part B: Methodological, 93, Part A, 146-161. Lien externe
Zimmermann, M., Mai, T., & Frejinger, E. (2017). Bike route choice modeling using GPS data without choice sets of paths. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 75, 183-196. Lien externe
Zimmermann, M., Mai, T., & Frejinger, E. (2016). Bike route choice modeling using GPS data without choice sets of paths. (Rapport technique n° CIRRELT-2016-49). Lien externe
