人-系统协同进化在数据库挖掘中的应用：博士论文精要

"该资源是一篇法语的博士论文，主要探讨了人-系统协同进化方法在数据库挖掘中的应用。作者Hiary Landy Rajaonarivo在2018年于法国布雷斯特国立工程学院完成了这篇论文，并在Lab-STICC（UMR CNRS 6285）进行了答辩。论文涉及数学、信息与通信科学以及计算机科学领域，特别是数据挖掘方向。评审团包括多位知名学者，如Thierry Duvail、Salima Hassas、Patrick Régnier等。" 在这篇博士论文中，Hiary Landy Rajaonarivo提出了一种创新的方法，即人-系统协同进化，用于数据库挖掘过程。这种方法强调了在数据分析和挖掘过程中，人类专家与自动化系统的互动和协同作用，旨在提高挖掘效率和结果的准确性。数据库挖掘通常涉及从大量数据中发现模式、关联和趋势，而人-系统协同进化则可能通过结合人类的直觉、经验和系统的计算能力，克服单一方法的局限性。 论文可能详细讨论了如何设计和实现这样的协同进化框架，可能包括以下方面： 1. **协同机制**：描述了系统如何接收和处理人类专家的输入，以及如何反馈信息以促进双方的学习和优化。 2. **进化算法**：可能使用了遗传算法或其他进化计算方法，模拟生物进化过程来优化挖掘策略。 3. **智能接口**：可能开发了用户友好的界面，使得专家能够轻松地与系统交互并提供反馈。 4. **性能评估**：通过实验和案例研究，评估了人-系统协同进化方法相对于传统数据挖掘方法的优越性。 5. **实际应用**：可能探讨了这种方法在实际业务场景中的应用，例如在市场分析、金融预测或医疗诊断等领域。 论文还可能涉及了数据预处理、特征选择、模式评估和解释等数据挖掘的关键步骤，以及如何在这些步骤中融入人-系统协同的概念。此外，作者可能讨论了隐私保护、数据安全以及伦理问题，这些都是在人-系统交互过程中必须考虑的重要因素。 通过这种方式，这篇论文不仅对数据库挖掘的理论研究有所贡献，也为实际应用提供了新的思路。它展示了如何通过人与机器的有效合作，提升大数据分析的质量和效率，对于理解和改进复杂数据环境下的决策过程具有重要意义。