الرئيسية › دليل الباحثين › Sabeur Aridhi
Sabeur Aridhi
الانتماء : Centre National de la Recherche Scientifique · Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications · Université de Lorraine
- 26منشورات (انتماء فرنسي)
- 88مجموع المنشورات
- 2013الاستشهادات
- 18مؤشر h
الملف البحثي
لدى Sabeur Aridhi 26 منشور(ات) مفهرسة (2012–2025). تُنشر أعماله أساسًا في «HAL»، «Expert Systems with Applications» و«Future Generation Computer Systems». أكثر مقالاته استشهادًا هو «An experimental survey on big data frameworks» (2018)، وقد استُشهد به 126 مرة. 3 من هذه المنشورات تعود إلى آخر ثلاث سنوات من النشاط. شارك في تأليف أعماله 11 باحثًا على الأقل، منهم باحثون من مؤسسات في تونس، السعودية، الجزائر.
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Graph Theory and Algorithms
- Genomics and Phylogenetic Studies
- Bioinformatics and Genomic Networks
- Machine Learning in Bioinformatics
- Advanced Database Systems and Queries
المنشورات (26)
- SA-KGP: A Semantic-Aware Partitioning Method for Scalable Knowledge Graph Embedding
- Knowledge graph representation learning: A comprehensive and experimental overview
- Accuracy and diversity-aware multi-objective approach for random forest construction
- A distributed and incremental algorithm for large-scale graph clustering
- Towards big services: a synergy between service computing and parallel programming
- Un algorithme distribué pour le clustering de grands graphes
- A Novel Scalable Clustering Method for Distributed Networks
- Optimisation Collective d'Arbres de Décision dans une Forêt Aléatoire
- A data sampling and attribute selection strategy for improving decision tree construction
- Multiple instance learning for sequence data with across bag dependencies
- A Distributed Algorithm for Large-Scale Graph Clustering
- Special issue on “Uncertainty in Cloud Computing: Concepts, Challenges and Current Solutions”
- A Structure Based Multiple Instance Learning Approach for Bacterial Ionizing Radiation Resistance Prediction
- An experimental survey on big data frameworks
- Improving memory-based user collaborative filtering with evolutionary multi-objective optimization
- The uncertain cloud: State of the art and research challenges
- A Comparative Study on Streaming Frameworks for Big Data
- An Overview of in Silico Methods for the Prediction of Ionizing Radiation Resistance in Bacteria
- An experimental survey on big data frameworks (Highlight paper)
- A Distributed Framework for Large-Scale Time-Dependent Graph Analysis
- An evolutionary scheme for decision tree construction
- Prediction of Ionizing Radiation Resistance in Bacteria Using a Multiple Instance Learning Model
- Cost Models for Distributed Pattern Mining in the Cloud
- Density-based data partitioning strategy to approximate large-scale subgraph mining
- Computational phenotype prediction of ionizing-radiation-resistant bacteria with a multiple-instance learning model
- Feature extraction in protein sequences classification
مجلات النشر
- HAL × 8
- Expert Systems with Applications × 3
- Future Generation Computer Systems × 2
- International Journal of Approximate Reasoning × 2
- IEEE International Conference on Big Data (BigData) × 1
- Computer Science Review × 1
المنشورات حسب السنة
- 20251
- 20241
- 20231
- 20221
- 20211
- 20203
- 20195
- 20186
- 20171
- 20161
التعاون العلمي
المؤسسات الشريكة : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes · Tunis El Manar University · Université Blaise Pascal · Université Clermont Auvergne · Taibah University
بلدان المؤلفين المشاركين : تونس · السعودية · الجزائر
المؤلفون المشاركون
- Engelbert Mephu Nguifo
- Wissem Inoubli
- Manel Zoghlami
- Wajdi Dhifli
- Allel Hadjali
- Laurent d’Orazio
- Dorssaf Sellami
- Ilyes Khelf
- Didier Rémond
- Wissm Inoubli
- Abdelaziz Amara Korba
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.