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La sélection d'articles publiés dans le présent recueil constitue les actes de la 19e édition de la conférence francophone Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2019) qui s'est déroulée à Metz du 21 au 25 janvier 2019 sur le Campus de CentraleSupélec. L'objectif de ces journées scientifique est de rassembler des chercheurs de disciplines connexes (Bases de Données, Statistiques, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion des Connaissances et Fouille de Données) et les ingénieurs qui mettent en oeuvre sur des données réelles des méthodes d'extraction et de gestion des connaissances. Cette conférence est un évènement majeur fédérateur de la communauté francophone en Extraction et Gestion des Connaissances et regroupe des chercheurs de plusieurs pays (notamment France, Belgique, Luxembourg, Canada, Afrique du Nord). Le programme de la conférence comprend aussi des présentations de chercheurs invités reconnus mondialement pour leurs travaux. Les communications rassemblées dans ce volume traduisent à la fois le caractère multidisciplinaire des travaux de recherche présentés, la richesse des applications sous-jacentes et la vitalité des innovations issues de l'extraction et de la gestion des connaissances.
est Maitre de Conférences - HDR en informatique à l'Université Lorraine depuis 2007. Elle effectue ses recherches au LORIA au sein de l'équipe ORPAILLEUR sur les approches coopératives combinant des méthodes interactives de visualisation et des méthodes automatiques de clustering, bi-clustering et de sélection d'espaces pertinents pour l'extraction de connaissances á partir de données massives et temporelles.
Marie-Christine Rousset (Ed.)
est Professeur à l'Université Grenoble Alpes et membre de l'Institut Universitaire de France. Elle effectue ses recherches au LIG au sein de l'équipe SLIDE sur des approches à base d'ontologies pour raisonner à grande échelle sur des données avec des applications à l'intégration d'informations et au liage de données dans le Web sémantique. Elle s'intéresse aussi à des méthodes d'anonymisation de jeux de données RDF qui soient robustes au croisement de données dans le Linked Open Data.
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