François Rioult's homepage

Associate Professor in computer science - University of Caen - CNRS UMR6072 GREYC - France

View My GitHub Profile

François Rioult’s Publications

  1. A. Mortelier, F. Rioult, and J. Komar. What data should be collected for a good handball expected goal model? In 10th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics – ECML/PKDD 2023 Workshop, pages 1–12, Turin, Italy, 2023.

  2. Pigeon, Eric, Clouard, Régis, and Rioult, François. Vikazimut : d’un projet pédagogique à une application grand public. J3eA, 22:1017, 2023.

  3. Arnaud Soulet, François Rioult, and Bruno Crémilleux. Condensed Survey on Condensed Representations of Patterns. In Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases (co-located with ECML/PKDD - 2022), Grenoble, France, September 2022.

  4. Alexis Mortelier and François Rioult. Addressing the complexity of MOBA games through simple geometric clues. In Advances in Computational Collective Intelligence: 14th International Conference, ICCCI 2022, Hammamet, Tunisia, September 28–30, 2022, Proceedings, pages 643–649. Springer, 2022.

  5. Alexis Mortelier and François Rioult. Pertinence d’indices géométriques sur les trajectoires pour la prédiction de moments importants. In Sihem Amer-Yahia and Arnaud Soulet, editors, Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2022, Blois, France, 24 au 28 janvier 2022, volume E-38 of RNTI, pages 487–488. Editions RNTI, 2022.

  6. Marc Souply, Marc Malmaison, François Rioult, and Bertrand Cuissart. Sales volume prediction and application to materials trading. In 2022 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP), pages 200–205. IEEE, 2022.

  7. W. Belhedi, F. Rioult, A. Drira, and M. Bouzidi. Underwater noise estimation with general regression neural network. In IEEE, editor, 17th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing (ICCP), pages 1–5, 2021.

  8. Emna Hachicha Belghith, François Rioult, and Medjber Bouzidi. Acoustic diversity classification using machine learning techniques: Towards automated marine big data analysis. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 29(03n04):2060011, 2020.

  9. Footballeurs pros et pros de Twitter. Une approche qualitative et quantitative des strategies de publication de footballeurs influents, 2018.

  10. E. Hachicha, F. Rioult, and M. Bouzidi. Acoustic diversity classifier for automated marine big data analysis. In International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI’18), page 7 pages, 2018.

  11. François Rioult. Fouille de données : motifs minimaux, redescription d’espace et analyse du (e-)sport. Habilitation à diriger des recherches, Université de Caen Normandie, December 2017.

  12. A. Soulet and F. Rioult. Advances in Knowledge Discovery and Management: Volume 6, chapter Exact and Approximate Minimal Pattern Mining, pages 61–81. Springer International Publishing, Cham, 2017.

  13. G. Lejeune, F. Rioult, and B. Crémilleux. Highlighting psychological features for predicting child interjections during story telling. In Interspeech’16, pages 2056–2059, 2016.

  14. S. Mecheri, F. Rioult, B. Mantel, F. Kauffmann, and N. Benguigui. The serve impact in tennis: First large-scale study of big hawk-eye data. Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal, pages 1–16, 2016.

  15. F. Rioult, S. Ferrandiz, M. Bastien, and M. Boullé. Information enhancement in a voluminous forum with automatic co-clustering. In 2nd International Symposium on Web AlGorithms, Deauville, France, 2016.

  16. F. Rioult, S. Mecheri, B. Mantel, F. Kauffmann, and N. Benguigui. What can hawk-eye data reveal about serve performance in tennis? In Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics, ECML/PKDD 2013 workshop, pages 1–12, 2015.

  17. J. David, L. Lhote, A. Mary, and F. Rioult. An average study of hypergraphs and their minimal transversals. Theor. Comput. Sci., 596:124–141, 2015.

  18. F. Rioult, J.-P. Métivier, B. Helleu, N. Scelles, and C. Durand. Mining tracks of competitive video games. In {AASRI} Conference on Sports Engineering and Computer Science (SECS 2014), volume 8, pages 82–87, 2014.

  19. O. Serban, A. Bersoult, Z. Ales, E. Lebertois, É Chanoni, F. Rioult, and A. Pauchet. Modélisation de dialogues pour personnage virtuel narrateur. Revue d’Intelligence Artificielle, 28(1):101–130, 2014.

  20. A. Soulet and F. Rioult. Extraire les motifs minimaux efficacement et en profondeur. In 14èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2014, volume E-26, pages 383–394. Hermann-Éditions, 2014.

  21. R. Clouard and F. Rioult. Fouille de données par programmation visuelle structurée avec KD-ariane. In 14èmes Journées Francophones Extraction et Gestion des Connaissances, EGC 2014, volume E-26 of Revue des Nouvelles Technologies de l’Information, pages 601–604. Hermann-Éditions, 2014.

  22. A. Soulet and F. Rioult. Efficiently depth-first minimal pattern mining. In Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 18th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2014, volume 8443 of Lecture Notes in Computer Science, pages 28–39. Springer, 2014.

  23. F. Dosseville, F. Rioult, and S. Laborde. Why do sports officials dropout? In Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics, ECML/PKDD 2013 workshop, pages 1–12, 2013.

  24. A. Pauchet, F. Rioult, É. Chanoni, Z. Ales, and O. Serban. Interactive narration requires interaction and emotion. In 5th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, pages 1–4, 2013.

  25. A. Pauchet, F. Rioult, É. Chanoni, Z. Ales, and O. Serban. Modélisation de dialogues narratifs pour la conception d’un aca narrateur. In WACAI’12 workshop on Affects, Compagnons Artificiels et Interaction, pages 1–8, 2012.

  26. B. Ziani, F. Rioult, and Y. Ouinten. A constraint-based mining approach for multi-attribute index selection. In (ICEIS 2012) - 14th International Conference on Enterprise Information Systems, pages 93–98, 2012.

  27. F. Rioult, J.-P. Métivier, B. Helleu, N. Scelles, and C. Durand. Fouille de traces de jeu vidéo en compétition. une approche stratégique et sportive. Ingénierie des Systèmes d’Information, 17(2):99–120, 2012.

  28. N. Scelles, F. Dosseville, C. Durand, and F. Rioult. Les facettes de l’arbitrage : Recherches et problématiques actuelles, chapter Comment concilier intensité compétitive et respect des arbitres ?, pages 262–278. Editions Publibook, Collection Université : Sport & Santé, 2011.

  29. L. Ben Othman, F. Rioult, S. Ben Yahia, and B. Crémilleux. Base de caractérisation des valeurs manquantes. Technique et Science Informatiques, 30(10):1247–1270, 2011.

  30. N. Scelles, F. Dosseville, C. Durand, and F. Rioult. Comment concilier intensité compétitive et respect des arbitres ?, pages 255–272. Publibook, 12/2011 2011.

  31. F. Rioult. Interprétation graphique de la courbe ROC. In Extraction et Gestion des Connaissances (EGC11), pages 301–304, 2011.

  32. N. Scelles, C. Durand, S. T. Bah, and F. Rioult. Intra-match competitive intensity in french football ligue 1 and rugby top 14. International Journal of Sport Management and Marketing, 2011.

  33. M. Laignelet and F. Rioult. Automatic tracking of obsolescent segments with linguistic cues. TAL, 51(1):41–63, 2010.

  34. F. Rioult, B. Zanuttini, and B. Crémilleux. Advances in Intelligent Information Systems, volume 265 of Studies in Computational Intelligence, chapter Nonredundant generalized rules and their impact in classification, pages 3–25. Springer, 2010.

  35. F. Rioult, J.P. Métivier, B. Helleu, N. Scelles, and C. Durand. Analyse de traces spatiales dans le sport électronique d’équipe : application aux MOBA. In Interactions, Contextes, Traces (ICT’10), pages 1–12, 2010.

  36. L. Ben Othman, F. Rioult, S. Ben Yahia, and B. Crémilleux. Completing non-random missing values. In 4th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE’09), pages 227–232, Hasselt, Belgium, November 2009. World Scientific.

  37. L. Ben Othman, F. Rioult, S. Ben Yahia, and B. Crémilleux. Missing values: Proposition of a typology and characterization with an association rule-based model. In 11th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWak’09), volume 5691 of Lecture Notes in Computer Science, pages 441–452, Linz, Austria, September 2009. Springer.

  38. B. Jeudy and F. Rioult. Database transposition for constrained closed pattern mining. In International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases (KDID’04) co-located with the ECML-PKDD’04, pages 37–48, Pisa, Italy, September 2009.

  39. B. Jeudy and F. Rioult. Database transposition for constrained (closed) pattern mining. CoRR, abs/0902.1259, 2009.

  40. S. Ferrari, C. Charnois, Y. Mathet, F. Rioult, and D. Legallois. Analyse de discours évaluatif, modéle linguistique et applications. Revue des Nouvelles Technologies de l’Information, E-17:71–93, 2009. Numéro spécial Fouille de données d’opinions.

  41. F. Rioult. Fouille de traces pour la recommandation stratégique en sport électronique. In Interactions, Contextes, Traces (ICT’09), Caen, France, mars 2009.

  42. M. Laignelet and F. Rioult. Repérer automatiquement les segments obsolescents à l’aide d’indices sémantiques et discursifs. In Actes de la 16ème conférence Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN’09), pages 10 pages, actes électroniques, Senlis, France, juin 2009.

  43. T. Varin, F. Rioult, R. Bureau, and S. Rault. Determination of 2d pharmacophore with a new algorithm for determining emerging patterns. application to 5-ht7 ligands. In Strasbourg Summer School on Chemoinformatics: CheminfoS3, june 2008.

  44. T. Charnois, A. Doucet, Y. Mathet, and F. Rioult. Trois approches du greyc pour la classification de textes. In Défi fouille de texte 2008, pages 171–180, 2008.

  45. F. Rioult, B. Zanuttini, and C. Crémilleux. Apport de la négation pour la classification supervisée à l’aide d’associations. In Florence d’Alché Buc, editor, Actes de la 10e Conférence d’Apprentissage (CAp 2008), pages 183–196. Cépaduès éditions, 2008.

  46. M. Vernier, Y. Mathet, F. Rioult, T. Charnois, S. Ferrari, and D. Legallois. Classification de textes d’opinions : une approche mixte n-grammes et sémantique. In 3ème Défi Fouille de Texte 2007, 2007.

  47. F. Rioult and B. Crémilleux. Post-proceedings of the International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases (KDID’06) co-located with the ECML-PKDD’06, chapter Mining Correct Properties in Incomplete Databases, pages 208–222. LNCS 4747. Springer, 2007.

  48. A. Widlöcher, F. Bilhaut, N. Hernandez, F. Rioult, T. Charnois, S. Ferrari, and P. Enjalbert. Une approche hybride de la segmentation thématique : collaboration du traitement automatique des langues et de la fouille de texte. In 2ème Défi Fouille de Texte 2006, Friboug, Switzerland, 2006.

  49. F. Rioult and B. Crémilleux. Extraction de propriétés correctes dans des bases de données incomplètes. In Conférence sur l’Apprentissage Automatique (CAp’06), pages 347–362, Tregastel, France, 2006.

  50. F. Houben and F. Rioult. Généralisation d’étiquetage morpho-syntaxique par classification supervisée. In Journées internationales d’Analyse statistique des Données Textuelles (JADT 2006), 2006.

  51. F. Rioult. Fouille de données orientée motifs, méthodes et usages. Bulletin de l’Association de Professeurs de Mathématiques de l’Enseignement Public (APMEP), à paraître, 2006.

  52. F. Rioult. Extraction de connaissances dans les bases de données comportant des valeurs manquantes ou un grand nombre d’attributs. PhD thesis, Université de Caen Basse-Normandie, France, 2005.

  53. L. Lhote, F. Rioult, and A. Soulet. Average number of frequent (closed) patterns in bernouilli and markovian databases. In IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’05), pages 713–716, Houston, USA, 2005.

  54. F. Houben and F. Rioult. Généralisation d’étiquetage morpho-syntaxique par classification supervisée. In Atelier Langues peu dotées, TALN-RECITAL’05, pages 239–248, Dourdan, France, 2005.

  55. B. Jeudy and F. Rioult. Extraction de concepts sous contraintes dans des données d’expression de gènes. In Conférence d’Apprentissage (CAp’05), pages 265–280, Nice, France, 2005.

  56. L. Lhote, F. Rioult, and A. Soulet. Average number of frequent and closed patterns in random databases. In Conférence d’Apprentissage (CAp’05), pages 345–360, Nice, France, 2005.

  57. B. Jeudy and F. Rioult. Post-proceedings of the International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases (KDID’04) co-located with the ECML-PKDD’04, chapter Database Transposition for Constrained (Closed) Pattern Mining, pages 89–107. Springer, 2005.

  58. A. Soulet, B. Crémilleux, and F. Rioult. Condensed Representation of EPs and Patterns Quantified by Frequency-Based Measures, pages 173–190. Springer, 2005.

  59. F. Rioult, J.-M. Constans, B. Crémilleux, and F. Kauffmann. Données médicales hétérogènes : l’exemple des cytopathies mitochondriales. In Atelier Fouille de données complexes de la conférence Extraction et Gestion des Connaissances (EGC’05), pages 85–88, 2005.

  60. A. Soulet, B. Crémilleux, and F. Rioult. Mining and using an efficient condensed representation of emerging patterns. In proceedings of the third International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases (KDID’04) co-located with the 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases PKDD’04, pages 97–108, Pisa, Italy, September 2004.

  61. F. Rioult. Mining strong emerging patterns in wide sage data. In ECML/PKDD’04 Discovery Challenge, pages 127–138, Pisa, Italy, 2004.

  62. F. Rioult. Découverte de motifs fréquents dans les bases de données, un cadre formel pour les méthodes. Revue des sciences et technologies de l’information série Ingéniérie des systèmes d’information (RSTI-ISI), 9:211–240, 2004.

  63. F. Rioult and B. Crémilleux. Représentation condensée en présence de valeurs manquantes. In XXIIè congrès Inforsid, pages 301–317, Biarritz, France, 2004.

  64. A. Soulet, B. Crémilleux, and F. Rioult. Représentation condensée de motifs émergents. In 4èmes journées d’Extraction et de Gestion des Connaissances (EGC’04), Revue des Nouvelles Technologies de l’Information, pages 265–276, Clermont-Ferrand, France, 2004. Cepaduès Editions.

  65. A. Soulet, B. Crémilleux, and F. Rioult. Condensed representation of emerging patterns. In Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’04), pages 127–132, Sydney, Australia, 2004.

  66. J. Besson, F. Rioult, B. Crémilleux, S. Rome, and J.-F. Boulicaut. Informatique pour l’analyse du transcriptome, chapter Solutions pour le calcul d’ensembles fréquents dans des données biopuces, pages 231–254. Hermès, 2004.

  67. B. Crémilleux, A. Soulet, and F. Rioult. Mining the strongest emerging patterns characterizing patients affected by diseases due to atherosclerosis. In International Discovery Challenge Workshop co-located with ECML-PKDD 2003, pages 59–70, Cavtat-Dubrovnik, Croatia, 2003.

  68. F. Rioult, C. Robardet, S. Blachon, B. Crémilleux, O. Gandrillon, and J.-F. Boulicaut. Mining concepts from large sage gene expression matrices. In International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases KDID’03 co-located with ECML-PKDD’03, Cavtat-Dubrovnik (Croatia), 2003.

  69. F. Rioult and B. Crémilleux. Condensed representations in presence of missing values. In Symposium on Intelligent Data Analysis, pages 578–588, Berlin, Germany, 2003.

  70. F. Rioult and B. Crémilleux. Optimisation d’extraction de motifs : une nouvelle méthode fondée sur la transposition de données. In Conférence d’Apprentissage, (CAp’03), pages 299–313, Laval, France, 2003.

  71. J.-F. Boulicaut, F. Rioult, J. Besson, B. Crémilleux, and S. Rome. Faisabilité des extractions d’ensembles fréquents dans des données biopuces : éléments de solution. In Journées post-génomiques de la Doua (JPGD’03), Lyon, France, 2003.

  72. F. Rioult, J.-F. Boulicaut, B. Crémilleux, and J. Besson. Using transposition for pattern discovery from microarray data. In ACM SIGMOD Workshop on Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD’03), pages 73–79, 2003.