RCAviz

Muller Emile, Huchard Marianne, Poncelet Pascal, Sallaberry Arnaud, Martin Pierre. 2021. RCAviz. Montpellier : CNRS-UM-CIRAD, 20 p.

Url - autre : https://github.com/d3/d3/blob/main/LICENSE / Url - autre : https://github.com/eligrey/FileSaver.js/blob/master/LICENSE.md

Note générale : Version 1.1 du 18/11/2019 ; Déclaration Logiciel N°2202

Résumé : RCAviz est une plateforme de visualisation de classifications conceptuelles, créée pour explorer les bases de connaissances agro-environnementales. Les classifications conceptuelles sont issues de l'application d'algorithmes d'Analyse Formelle de Concepts ou d'Analyse Relationnelle de Concepts. Les classifications au format d'entrée de RCAviz peuvent être générées avec un autre outil (FCA4J). Ce sont des structures hiérarchiques dont les classes sont des groupes d'entités (par exemple des plantes utilisées pour produire des biopesticides, des insectes ou des organismes protégés) partageant des caractéristiques (par exemples taxonomiques, d'usage, de toxicité ou de localisation). Leur navigation par un expert permet de découvrir, de confirmer des connaissances ou encore de formuler des hypothèses.

Mots-clés libres : Logiciel, Formal concept analysis, Intelligence artificielle, Exploration conceptuelle

Auteurs et affiliations

• Muller Emile, Université de Montpellier (FRA)
• Huchard Marianne, UM2 (FRA)
• Poncelet Pascal, Université de Montpellier (FRA)
• Sallaberry Arnaud, UM3 (FRA)
• Martin Pierre, CIRAD-PERSYST-UPR AIDA (FRA) ORCID: 0000-0002-4874-5795

Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/611237/)

Métriques

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