Maylis DELEST
Maylis Delest Professeur ()

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Recherche

Depuis 2000, je m'intéresse à la visualisation d'informations. L'idée de cette thématique que j'ai créé au LaBRI est de combiner les méthodes de l'algorithmique de graphes et de la combinatoire énumérative avec l'oeil de l'expert pour construire une navigation
performante dans des masses de données.Les points forts dans ce cadre sont :
- l'application sur des domaines tels que l'image par exemple,
- la construction et l'étude de métrique permettant de déceler les évolutions des données ou leur agrégation,
- L'étude de l'extension des mesures de fragmentation à des arbres de fragmentation.

Extrait de publications


David Auber, Daniel Archambault, Romain Bourqui, Maylis Delest, Jonathan Dubois, et al.. TULIP 5. Reda Alhajj; Jon Rokne. Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, Springer, pp.1-28, 2017, 978-1-4614-7163-9

David Auber, Romain Bourqui, Maylis Delest, Antoine Lambert, Patrick Mary, et al.. TULIP 4. [Research Report] LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique. 2016

David Auber, Daniel Archambault, Romain Bourqui, Maylis Delest, Jonathan Dubois, et al.. Tulip III. Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining, 2014, 978-1-4614-6169-2

François Queyroi, Maylis Delest, Jean-Marc Fédou, Guy Melançon. Assessing the Quality of Multilevel Graph Clustering. Data Mining and Knowledge Discovery, Springer, 2014, 28 (4), pp.1107-1128

David Auber, Daniel Archambault, Romain Bourqui, Antoine Lambert, Morgan Mathiaut, et al.. The Tulip 3 Framework: A Scalable Software Library for Information Visualization Applications Based on Relational Data. [Research Report] RR-7860, INRIA. 2012, pp.31


Page mise à jour le 13/08/2010 à 10:56