Morphisme de graphesUn morphisme de graphes ou homomorphisme de graphes est une application entre deux graphes (orientés ou non orientés) qui respecte la structure de ces graphes. Autrement dit l'image d'un graphe dans un graphe doit respecter les relations d'adjacence présentes dans . thumb|alt=Un homomorphisme entre deux graphes|Le graphe de gauche se projette dans le graphe de droite, par exemple de cette façon là Si et sont deux graphes dont on note les sommets V(G) et V(H) et les arêtes E(G) et E(H), une application qui envoie les sommets de G sur ceux de H est un morphisme de graphes si : , .
IdentifiantUn identifiant est une sorte de nom qui sert à identifier un objet précis dans un ensemble d'objets ; ou plus largement toute suite de caractères qui joue ce rôle-là. En principe, un identifiant devrait être unique pour chaque objet. En pratique (comme pour les noms de personnes ou de lieux) ce n'est pas toujours le cas, sauf s'il s'agit d'un ensemble d'identifiants défini par une norme technique. Un identifiant de métadonnée est un signe, une étiquette ou un jeton indépendant du langage, qui identifie de manière unique un objet au sein d'un schéma d'identification.
Méthode probabilisteLa méthode probabiliste est une méthode non constructive, initialement utilisée en combinatoire et popularisée par Paul Erdős, pour démontrer l'existence d'un type donné d'objet mathématique. Cette méthode a été appliquée à d'autres domaines des mathématiques tels que la théorie des nombres, l'algèbre linéaire et l'analyse réelle. Son principe est de montrer que si l'on prend au hasard des objets d'une catégorie, la probabilité que le résultat soit d'un certain type est plus que zéro.
Table (base de données)thumb|Exemple de table de base de données Dans les bases de données relationnelles, une table est un ensemble de données organisées sous forme d'un tableau où les colonnes correspondent à des catégories d'information (une colonne peut stocker des numéros de téléphone, une autre des noms...) et les lignes à des enregistrements, également appelés entrées. Chaque table est l'implémentation physique d'une relation entre les différentes colonnes. Chaque correspondance est définie par une ligne de la table.
Concept miningConcept mining is an activity that results in the extraction of concepts from artifacts. Solutions to the task typically involve aspects of artificial intelligence and statistics, such as data mining and text mining. Because artifacts are typically a loosely structured sequence of words and other symbols (rather than concepts), the problem is nontrivial, but it can provide powerful insights into the meaning, provenance and similarity of documents.
Règle d'associationDans le domaine du data mining la recherche des règles d'association est une méthode populaire étudiée d'une manière approfondie dont le but est de découvrir des relations ayant un intérêt pour le statisticien entre deux ou plusieurs variables stockées dans de très importantes bases de données. Piatetsky-Shapiro présentent des règles d'association extrêmement fortes découvertes dans des bases de données en utilisant différentes mesures d’intérêt. En se basant sur le concept de relations fortes, Rakesh Agrawal et son équipeR.
Underground hard-rock miningUnderground hard-rock mining refers to various underground mining techniques used to excavate "hard" minerals, usually those containing metals, such as ore containing gold, silver, iron, copper, zinc, nickel, tin, and lead. It also involves the same techniques used to excavate ores of gems, such as diamonds and rubies. Soft-rock mining refers to the excavation of softer minerals, such as salt, coal, and oil sands. Accessing underground ore can be achieved via a decline (ramp), inclined vertical shaft or adit.
