Mohamed Bouguessa

Modélisation de documents à l’aide d’informations syntaxiques et sémantiques.

Détection d’utilisateurs experts dans les forums en ligne de questions-réponses.

Détection d’utilisateurs influent dans Twitter.

Une nouvelle approche de détection de communautés dans les réseaux multidimensionnels.

Chaînes de traitement pour la détection de concepts dans le contexte de l’analyse conceptuelle philosophique basée sur des données textuelles.

Une approche probabiliste basée sur la distribution de Dirichlet pour l’identification des spammeurs.

Fouille de motifs corrélés rares.

Détection et classification des notes d’une piste audio musicale.

Suivi des communautés dans les réseaux sociaux dynamiques.

Mining Mutidimensional Networks from Social Media.

Modèles d’analyse de survie pour la prédiction de l’évolution des graphes dynamiques.

Nouvelles perspectives pour le clustering profond.

Apprentissage de représentation de graphes pour l’analyse de sentiments dans les réseaux sociaux.

Perspective géométrique pour une meilleure compréhension de l’autosupervision.

Une approche scalable du clustering des sous-espaces dans un context d’apprentissage profond.

D-DGC Une approche dynamique pour le clustering profond des graphes attribués.

Exploration du pouvoir de représentation des auto-encodeurs de graphes.

Reconnaissance et traduction de la langue des signes.

Une nouvelle approche de détection de communautés dans les graphes bipartis.

Une nouvelle approche de détection de communautés dans les graphes bipartis.

Classification des images médicales de mélanome avec combinaison des réseaux convolutifs et les transformateurs de vision.

Application de modèles de langages avancés pour l’assistance administrative en soins à domicile au Québec.

MedMNIST v2 pour la classification d’images biomédicales en 2D et 3D.

Apprentissage de représentation pour la détection de la Covid-19 à partir d’images radiographiques.

Création d’une application de détection de fraude utilisant l’apprentissage automatique.

Création d’un modèle de prédiction des pannes des équipement de production en utilisant les modèles de survie.

Optimisation du processus de recrutement en utilisant l’analyse avancée des données des candidats.

Continuous Sign Language Recognition and Translation.

Learning Approaches for Depression Detection.

Forage des données pour améliorer l’offre académique et le suivi des étudiants de l’UQAM.

Learning with Text and Image for Sentiment Analysis.

Deep Learning for Fake News Detection.

Forage des données audios.

Parallel Implementation of Centrality Metrics for Big Social Networks.

Techniques d’apprentissage automatique pour détecter la cyberintimidation dans les microblogs.

L’apprentissage automatique pour l’analyse des données musicales.

L’apprentissage automatique pour l’analyse des données musicales.