Data Mining to Discover Enterprise Networks

Construction et usage d'une ontologie de compétences pour l'identification de réseaux collaboratifs d'entreprises

“…Volume X -n° x/année Le fait de cibler un domaine métier bien spécifique comme la mécanique nous permet de chercher des ressources sémantiques susceptibles de le caractériser. Tel que nous l'avons d'ores et déjà justifié dans (Hajlaoui et al, 2008) L'étape d'appariement, quant à elle, constitue une phase de calcul de similarité entre « vecteur requête » et « vecteur document ». Elle se déroule en deux étapes : dans un premier temps on cherche à se positionner sur la classe du NAF la plus pertinente pour l'entreprise ; dans un deuxième temps on explore les sous-classes de cette classe pour se positionner de nouveau sur une sous-classe.…”

“…Nous avons ainsi recueilli des informations complémentaires auprès d'experts du domaine de la mécanique pour évaluer un degré de complémentarité générique entre les classes ou sousclasses du code NAF. (Hajlaoui et al, 2008b). L'information recueillie auprès de ces experts a été formalisée sous forme d'une matrice de degrés de complémentarité entre les différents secteurs d'activités associés aux codes NAF (domaine mécanique).…”

“…L'algorithme de division procède par itérations successives pour déterminer les sous-groupes d'entreprises qui ont des activités complémentaires. Le nombre pertinent d'itérations peut être choisis lors de l'expérimentation en référence à deux indicateurs de qualité de la solution fournie (Hajlaoui et al, 2008b) Par exemple après six itérations les sousgroupes suivants sont obtenus. :…”

Competence Mining for Collaborative Virtual Enterprise

“…The information on company activities and competencies will be further used, at a second stage, in order to generate new knowledge on the potential settlement of VBEs. The overall approach of decision aid has been already described in (Hajlaoui & al, 2008b). …”