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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.
Fu, S., Minn, S., & Desmarais, M. C. (juillet 2014). Towards the efficient recovery of general multi-dimensional bayesian network classifier [Communication écrite]. 10th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition (MLDM 2014), St-Petersburg, Russia. Lien externe
Minn, S., Desmarais, M. C., Feida, Z., Jing, X., & Jianzong, W. (avril 2019). Dynamic student classification on memory networks for knowledge tracing [Communication écrite]. 23rd Pacific-Asia Conference on Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2019), Macau, China. Lien externe
Minn, S., Yi, Y., Desmarais, M. C., Feida, Z., & Jill-Jênn, V. (novembre 2018). Deep knowledge tracing and dynamic student classification for knowledge tracing [Communication écrite]. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2018), Singapore. Lien externe
Minn, S., Zhu, F., & Desmarais, M. C. (novembre 2018). Improving knowledge tracing model by integrating problem difficulty [Communication écrite]. IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW 2018), Singapore. Lien externe
Minn, S., Desmarais, M. C., & Fu, S.K. (septembre 2016). Refinement of a Q-matrix with an ensemble technique based on multi-label classification algorithms [Communication écrite]. 11th European Conference on Technology Enhanced Learning (EC-TEL 2016), Lyon, France. Lien externe
Minn, S., Fu, S., & Desmarais, M. C. (octobre 2014). Efficient learning of general Bayesian network Classifier by Local and Adaptive Search [Communication écrite]. IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA 2014), Shanghai, Chine. Lien externe
