PLS path modeling and regularized generalized canonical correlation analysis for multi-block data analysis
M. Michel Tenenhaus
HEC Paris Michel Tenenhaus is Professor emeritus of Statistics at HEC Paris. His main researches are concerned with multivariate data analysis: optimal scaling methods for categorical variables, PLS regression, PLS path modelling and regularized generalized canonical correlation analysis. He has published many papers in scientific journals and three books: Méthodes Statistiques en Gestion (Dunod, 1994), La régression PLS : théorie et applications (Technip, 1998) and Statistique: Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir (Dunod, 2007). Michel Tenenhaus is also consultant for industrial companies. He has been chairman of PLS'99 at Jouy-en-Josas and PLS'09 in Beijing, and co-chairman of the following symposia PLS'01 at Anacapri, PLS'03 at Lisbon, and PLS'05 at Barcelona. Publications and home page of Michel Tenenhaus : http://www.hec.edu/Faculty-and-Research/Faculty/TENENHAUS
Durée :
12e Conférence Internationale Francophone sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances
Du au
Domaine du Haut Carré, Bordeaux
EGC - Association Internationale Francophone d'Extraction et de Gestion des Connaissances
Dans le prolongement des éditions précédentes, EGC 2012 ambitionne de regrouper chercheurs, industriels et utilisateurs francophones issus des communautés Bases de Données, Apprentissage, Représentation des Connaissances, Gestion de Connaissances, Statistique et Fouille de données.
Aujourd'hui, avec le développement des nouvelles technologies, de plus en plus de données sont générées. Aussi il devient indispensable de proposer des méthodes et des outils capables de les acquérir, de les stocker, de les représenter, de les indexer, de les intégrer, de les classifier, d'extraire les connaissances pertinentes pour les décideurs et de les visualiser. Pour répondre à cette attente, de nombreux projets de recherche se développent autour de l'extraction de connaissances à partir de données (Knowledge Discovery in Data), ainsi que sur la gestion de connaissances (Knowledge Management).
L'objectif de la conférence EGC 2012 est de rassembler, d'une part les chercheurs des disciplines connexes (apprentissage, statistique et analyse de données, systèmes d'information et bases de données, ingénierie des connaissances, etc.), et d'autre part les spécialistes d'entreprises qui déploient des méthodes d'extraction et de gestion des connaissances, afin de contribuer à la formation d'une communauté scientifique dans le monde francophone autour de cette doublethématique de l'extraction et de la gestion de connaissances (cf. les thèmes de la conférence).
Cette manifestation vise à stimuler le développement de la communauté EGC en offrant un lieu privilégié d'échanges entre chercheurs et spécialistes industriels, d'où devraient émerger les besoins et enjeux futurs de la discipline.