Accueil › Annuaire des chercheurs › Olivier Teste
Olivier Teste
Affiliation : Centre National de la Recherche Scientifique · Institut de Recherche en Informatique de Toulouse · Université Toulouse - Jean Jaurès · Université de Toulouse
- 23Publications (affiliation française)
- 295Publications au total
- 1736Citations
- 22Indice h
Profil de recherche
Olivier Teste compte 23 publications référencées (2014–2026). Ses travaux paraissent principalement dans « Lecture notes in business information processing », « HAL » et « Lecture notes in computer science ». Son article le plus cité, « BigDimETL with NoSQL Database » (2018), a été cité 21 fois. 4 de ces publications datent des trois dernières années d’activité. Ses travaux sont cosignés avec au moins 12 chercheurs, notamment dans des établissements de Tunisie, Maroc.
C’est vous ? Faites connaître vos travaux
Créez gratuitement votre profil DzCademia et ajoutez vos articles : ils apparaîtront plus facilement sur Google et dans les assistants d’IA comme ChatGPT. Plus de personnes pourront vous lire et vous citer.
Créer mon profil gratuit Ajouter mes publicationsDomaines de recherche
- Advanced Database Systems and Queries
- Big Data and Business Intelligence
- Semantic Web and Ontologies
- Data Management and Algorithms
- Data Mining Algorithms and Applications
Publications (23)
- Incremental data alignment for evolving datasets
- Overview on Data Ingestion and Schema Matching
- IDAGEmb: An Incremental Data Alignment Based on Graph Embedding
- Node2Vec Stability: Preliminary Study to Ensure the Compatibility of Embeddings with Incremental Data Alignment
- Alignement incrémental des données dans des environnements dynamiques
- L’alignement des schémas hétérogènes : approche basée sur des embeddings
- Human-Interpretable Rules for Anomaly Detection in Time-Series
- Automatic Classification Rules for Anomaly Detection in Time-Series
- CoRP: A Pattern-Based Anomaly Detection in Time-Series
- Partitioning and local matching learning of large biomedical ontologies
- Schema-independent querying for heterogeneous collections in NoSQL document stores
- The Impact of Imbalanced Training Data on Local Matching Learning of Ontologies
- Pattern-based Method for Anomaly Detection in Sensor Networks
- Schema-Independent Querying and Manipulation for Heterogeneous Collections in NoSQL Document Stores
- Méthode à base de patterns pour la détection d'anomalies
- BigDimETL with NoSQL Database
- Benchmarking Big Data OLAP NoSQL Databases
- Interrogation de données structurellement hétérogènes dans les bases de données orientées documents
- BigDimETL: ETL for Multidimensional Big Data
- POMap: An Effective Pairwise Ontology Matching System
- Modeling and OLAPing social media: the case of Twitter
- OLAP4Tweets: Multidimensional Modeling of Tweets
- OLAP of the tweets: From modeling toward exploitation
Revues de publication
- Lecture notes in business information processing × 4
- HAL × 3
- Lecture notes in computer science × 2
- Communications in computer and information science × 2
- Open Archive Toulouse Archive Ouverte (University of Toulouse) × 2
- Data & Knowledge Engineering × 1
Publications par année
- 20261
- 20243
- 20231
- 20221
- 20211
- 20202
- 20196
- 20183
- 20172
- 20152
Collaborations
Établissements partenaires : Université Toulouse III - Paul Sabatier · University of Sfax · Abdelmalek Essaâdi University · University of Hassan II Casablanca · Université Fédérale de Toulouse Midi-Pyrénées
Pays des co-auteurs : Tunisie · Maroc
Co-auteurs
- André Péninou
- Bernard Dousset
- Max Chevalier
- Franck Ravat
- Oumaima El Haddadi
- Inès Ben Kraiem
- Amir Laadhar
- Imen Megdiche
- Geoffrey Roman‐Jimenez
- Hamdi Ben Hamadou
- Arlind Kopliku
- Mohammed El Malki
Données bibliographiques issues d’OpenAlex (base ouverte).
Pourquoi choisir Dzcademia ?
Pour donner à vos travaux plus de chances d’être découverts et recommandés par les IA. Profils, articles et communications : donnez à votre recherche une présence publique structurée. Les métadonnées intégrées aident les moteurs de recherche et les assistants IA à identifier vos travaux et à comprendre leurs références.
Commenter avec Google
Connecte-toi avec Google pour commenter directement sur cette page.