Publications

Liste de publications sous Google Scholar

• 2023 :
  • Slimane Makhlouf, Avner Bar-Hen and Francois-Xavier Jollois. Prédiction des événements rares : application à la prédiction du clic. EGC 2023, France.
• 2022 :
  • S. Makhlouf, A. Bar-Hen, F.-X. Jollois, Clustering de modalités en régression logistique. Journées de Statistique 2022, France.
• 2021 :
  • S. Makhlouf, A. Bar-Hen, F.-X. Jollois, Apprentissage par renforcement pour les enchères en temps réel. Journées de Statistique 2021, France.
• 2018 :
  • C. Bouveyron, L. Bozzi, J. Jacques and F.-X. Jollois, The Functional Latent Block Model for the Co-Clustering of Electricity Consumption Curves, Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 67(4), 897-915, 2018. pdf.
• 2017 :
  • F.-X. Jollois. Outils de dataviz pour l’enseignement. Journées de Statistique 2017, Avignon, France. pdf
  • F.-X. Jollois. explore-data : Un outil d’enseignement de la statistique descriptive. CFIES 2017, Grenoble, France. pdf
  • F.-X. Jollois, F. Muri, E. Ottenwaelter, A. Rolland, S. Viguier. Concours DATAVIZ. CFIES 2017, Grenoble, France. pdf
  • F.-X. Jollois, F. Muri, E. Ottenwaelter, A. Rolland, S. Viguier. Concours DATAVIZ : retour d’expérience en 1ère année de DUT STID. Statistique et Enseignement, Vol. 8 (2), 113-124. pdf
• 2016 :
  • J-M. Poggi, C. Bouveyron, G. Hébrail, et F-X. Jollois, Un DU d’Analyste Big Data en formation continue courte, au niveau L3, Statistique et Enseignement, vol. 7 (1), pp. 127-134, 2016: web
• 2015 :
  • Dani, M. C., Freixo, C., Jollois, F. X., & Nadif, M. (2015). Unsupervised anomaly detection for Aircraft Condition Monitoring System. In Aerospace Conference, 2015 IEEE (pp. 1-7). IEEE.
  • MC Dani, FX Jollois, M Nadif, C Freixo. Adaptive Threshold for Anomaly Detection Using Time Series Segmentation. Neural Information Processing, 82-89
• 2011 :
  • Bobbia, M., Jollois, F.-X., Poggi, J.-M. and Portier, B. (2011), Quantifying local and background contributions to PM10 concentrations in Haute-Normandie, using random forests. Environmetrics, 22: 758-768.
• 2009 :
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Classification de données ordinales : modèles et algorithmes, 41ème Journées de Statistique 2009, 25-29 mai 2009, Bordeaux.
  • Francois-Xavier Jollois, Jean-Michel Poggi, Bruno Portier, Analyse Statistique de la Pollution par les PM10 en Haute-Normandie, 41ème Journées de Statistique 2009, 25-29 mai 2009, Bordeaux.
  • J.M. Poggi, F.X. Jollois, B. Portier, 2009, Three non-linear statistical methods to analyze PM10 pollution in Rouen area, The International Environmetrics Society TIES 2009, 5-9 juillet 2009, Bologne, Italie.
  • F.-X. Jollois, J.-M. Poggi and B. Portier, Three Non-Linear Statistical Methods for Analyzing PM10 Pollution in the Rouen Area, CSBIGS, 3(1), 1–17. pdf
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Classification hiérarchique de données ordinales, SFC 2009, 2-4 septembre 2009, Grenoble.
• 2008 :
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Agglomerative and divisive hierarchical two-way clustering, SFC 2008, 11-13 juin 2008, Caserta, Italie.
• 2007 :
  • N. Loménie, F.-X. Jollois, Clustering de nuages de points stéréoscopiques : une comparaison de différents paradigmes, SFC 2007, 5-7 septembre 2007, Paris.
  • F.-X. Jollois, N. Loménie, Clustering unorganized 3D point clouds for robotic vision : a study of different paradigms, Statistical approaches and validation in clustering, One-day statistical workshop, 29 Juin 2007, Lisieux.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Clustering and assessing the number of clusters with accelerated EM variant, Research Challenges in Information Science RCIS IEEE, 23-26 avril 2007, Ouarzazate, Morocco.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Classification efficace de données qualitatives de grandes tailles, Francoro/Roadef, 20-23 février 2007, Grenoble.
  • R. Priam, M. Nadif, F.-X. Jollois, Pixel-based Visualization and Density-based Tabular Model, Visual Information Expert Workshop, LNCS 4370, pp 110–118.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Speed-up for the EM algorithm for clustering categorical data, Journal Of Global Optimization, Volume 37 , 513–525, 2007.
• 2006 :
  • R. Priam, M. Nadif, F.-X. Jollois, Définition et illustration de mélange tabulaire gaussien : discrétisation probabiliste pour l’analyse exploratoire des données, SFC 2006, 6-8 septembre, Metz, 176–180.
  • R. Priam, M. Nadif, F.-X. Jollois, Pixel-based Visualization and Density-based Tabular Model, Visual Information Expert Workshop, Paris, 24-25 April.
• 2005 :
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Simultaneous Clustering for Microarray Data, HIBIT, 9-11 novembre, Antalya, Turquie.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Classification croisée et directe sur les données continues, SFC 2005, 30 mai-1er juin, Montréal, Canada, 155–158.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Evaluation des algorithmes LEM et eLEM pour données continues, RNTI-E-3 : Extraction et Gestion des Connaissances, pages 159–164.
• 2004 :
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, G. Govaert, Block Clustering for large continuous data sets, AISTA/IEEE International Conference on Advances in Intelligent Systems - Theory and Applications, 15-18 novembre, Kirchberg, Luxembourg.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Efficient version of EM for Gaussian mixture model, AISTA/IEEE International Conference on Advances in Intelligent Systems - Theory and Applications, 15-18 novembre, Kirchberg, Luxembourg.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, eLEM : une version rapide de l’algorithme EM, SFC 2004, 8-10 septembre, Bordeaux, 212–215.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Unsupervised Learning from Incomplete Categorical Data, IASTED International Conference, AIA 2004, 16-18 février, Innsbruck, Autriche, 230–234.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Identification of homogeneous blocks in large binary data sets, IASTED International Conference, NCI 2004, 23-25 février, Grindelwald, Suisse, 60–65.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Identification de blocs homogènes sur des données continues, RNTI-E-2 : Extraction et Gestion des Connaissances, 241–246.
  • M. Nadif, F.-X. Jollois, Accélération de EM pour données qualitatives : étude comparative de différentes versions, RNTI-E-2 : Extraction et Gestion des Connaissances, 253–264.
• 2003 :
  • F.-X. Jollois, Contribution de la Classification Automatique à le Fouille de Données, Thèse de doctorat, Université de Metz, 12 décembre 2003. pdf
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Modèle de mélange : accélération de EM sous SAS, Club SAS 2003, 13-15 octobre, Paris.
  • F.-X. Jollois, F. Marchetti, M. Nadif, Initialization strategies and a methodology for getting the number of clusters in mixture model, JIM 2003, 3-6 septembre, Metz, France, 197–202.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, L’algorithme IEM pour données binaires, SFC 2003, 10-12 septembre, Neuchâtel, Suisse, 141–144.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, G. Govaert, Classification croisée sur des données binaires de grande taille, RSTI série RIA-ECA, vol. 17(1-2-3), 213–218.
• 2002 :
  • M. Nadif, G. Govaert, F.-X. Jollois, A hybrid system for identifying homogenous blocks in large data sets, Second Euro-Japanese Workshop on Stochastic Risk Modelling for Finance, Insurance, Production and Reliability, 16-19 septembre, Chamonix, France, 324–333.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, G. Govaert, Assessing the number of clusters of the latent class model, in Classification, Clustering, and Data Analysis : Recent Advances and Applications, 139–146.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Clustering large categorical data, in Advances in Knowledge and Data Mining : 6th Pacific Asia Conference PAKDD 2002, 6-8 Mai, Taipei, Taiwan, 257–263.
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, évaluation du nombre de classes dans un cadre bayésien, ECA, vol. 1(4), 357–362.
• 2001 :
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Classification de données qualitatives, EGC 2001, Extraction et Gestions des Connaissances, Nantes.
• 2000 :
  • F.-X. Jollois, M. Nadif, Un Outil de classification pour données qualitatives sous SAS, Club SAS 2000, 9-11 octobre, Paris.