Guillaume Cleuziou

Maître de Conférences (HDR)
Apprentissage automatique – Fouille de données – Fouille de textes

Biographie

Diplômé de l’université d’Orléans où il obtient une maîtrise de Mathématiques en 2000 puis un DEA d’Informatique en 2001, il soutient une thèse en Informatique en 2004 puis une Habilitation à Diriger des Recherches en Informatique en 2015.

 

Encadrement(s) :

  • Thèse de Gaëtan Caillaut : Apprentissage d’espaces prétopologiques pour l’extraction de connaissances structurées (thèse région/université d’Orléans : octobre 2016-décembre 2019) – Directeur de thèse
  • Marie Arcadias : Construction d’ontologies et de réseaux sémantiques typés à partir d’analyse de corpus textuels (thèse CIFRE Orange Labs/Université d’Orléans soutenue en Octobre 2015) – co-encadrée avec Ch. Vrain et E. Lassalle
  • Jacques-Henri Sublemontier : Classification non supervisée : de la multiplicité des données à la multiplicité des analyses (thèse ministérielle soutenue en décembre 2012) – co-encadrée avec L. Martin et Ch. Vrain
Dernières publications
  • Gaëtan Caillaut, Guillaume Cleuziou & Nicolas Dugué : Learning Pretopological Spaces to Extract Ego-centered Communities, in the 23rd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’2019). 2019.
  • Gaëtan Caillaut, Guillaume Cleuziou & Nicolas Dugué : Apprentissage supervisé d’espaces prétopologiques pour l’extraction de communautés ego-centrées, in 19èmes journées d’Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC’2019). 2019.
  • Gaëtan Caillaut & Guillaume Cleuziou : Learning Pretopological Spaces to Model Complex Propagation Phenomena: A Multiple Instance Learning Approach Based on a Logical Modeling, in CoRR abs/1805.01278.
  • Gaëtan Caillaut & Guillaume Cleuziou : Apprentissage d’un espace prétopologique dans un cadre multi-instances pour la structuration de données, in 17èmes journées d’Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC’2017). 2017.