A 2D-3D visualization support for human-centered rule-mining

Abstract. On account of the enormous amounts of rules that can be produced by data mining algorithms, knowledge post-processing is a difficult stage in an association rule discovery process. In order to find relevant knowledge, the user needs to rummage through the rules. To make this task easier, we propose a new interactive mining methodology based on well-adapted dynamic visual representations. It allows the user to drive the discovery process by focusing his/her attention on limited subsets of rules. We have implemented our methodology with two complementary 2D and 3D visualization supports. These implementations exploit the user’s focus to guide the generation of the rules by means of a specific constraint-based rule-mining algorithm

Contribution en apprentissage automatique pour la maîtrise des risques

Les changements climatiques entraînent régulièrement des phénomènes menaçant directement l'environnement et l'humanité. Dans ce contexte, la météorologie joue de plus en plus un rôle important dans la compréhension et la prévision de ces phénomènes. Le problème de fiabilisation des observations est essentiel pour le raisonnement numérique et la qualité de la simulation. En plus, l'interopérabilité est importante tant pour les entreprises que pour les services publics traitant des données et des modèles complexes découlant de ces observations. Dans les services météorologiques, la fiabilité des données d’observations est une exigence fondamentale. Les prévisions du temps et du climats sont dépendantes de nombreux phénomènes physiques à différentes échelles de temps et d’espace. Un de ces phénomènes est le transfert d’énergie de la surface vers l’atmosphère qui est considéré un paramètre sensible. Les observations des paramètres sensibles produisent souvent des données qui ne sont pas fiables (données imparfaites). Un meilleur traitement de ces données imparfaites pourra améliorer l’évaluation de la simulation. Nous proposons l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique susceptibles (i) d'améliorer l’évaluation des échanges entre la surface et l’atmosphère dans les modèles numériques de prévision du temps et du climat et (ii) de produire des connaissances pour l'interopérabilité. Cela peut appuyer la communication des services d'observation et les modèles numériques de prévision. L'objectif de ce travail est de diagnostiquer les modèles numériques de prévision pour chercher les faiblesses de ces modèles dans la simulation des échanges entre la surface et l'atmosphère. Ces échanges sont quantifiés par les flux de chaleur sensible et de chaleur latente. Dans un premier temps, la méthode d'extraction des règles d'association est choisie pour : mettre en évidence les faiblesses du modèle ; effectuer des comparaisons entre les observations effectuées et les simulations réalisées par le modèle numérique pour la détection des variables critiques. Dans un deuxième temps, des processus gaussiens tenant compte des incertitudes sont utilisés pour modéliser les valeurs mesurées afin de rendre la base de données d'observation plus fiable. Cette modélisation est réalisée par un processus d'apprentissage approfondi qui inclut la régression en intégrant les connaissances sur le terrain. Ensuite, un optimiseur a été défini à partir des propriétés sur les transformations géométriques par homothétie. Cet optimiseur permet d'effectuer un ajustement aux données simulées pour mettre à l’échelle le modèle. Ces méthodes sont déployées sur une base de données mesurées sur le site expérimental du Centre de Recherches Atmosphériques (CRA) qui est l'un des deux sites composant la Plateforme Pyrénéenne d'Observation de l'Atmosphère (P2OA) en France. Les résultats obtenus et exprimés sous forme de règles d'association ont permis de mettre en évidence des faiblesses dans les modèles numériques : d'abord, la mise en évidence des différences (erreurs) entre les observations et les simulations ; ensuite l'analyse des règles générées a montré que les différences importantes sur le rayonnement global sont souvent concomitantes à des différences importantes sur les flux de chaleur sensible et latente. Ceci est souvent dû à des perturbations naturelles (par exemple, emplacement des nuages) qui impactent la qualité des observations/ simulations des flux de chaleur sensible et chaleur latente. Les bénéfices escomptés sont relatifs à la génération de connaissances utiles à l'amélioration de la qualité de la simulation numérique des processus de surface. En plus, l'optimiseur proposé a donné des résultats satisfaisants. Les valeurs simulées ont été mises à l’échelle à 100% dans le cas des formes similaires et à 98% dans le cas des formes avec présence de pics. Cet optimiseur peut être appliqué à toutes les autres variables météorologiques

Cognitive Foundations for Visual Analytics

In this report, we provide an overview of scientific/technical literature on information visualization and VA. Topics discussed include an update and overview of the extensive literature search conducted for this study, the nature and purpose of the field, major research thrusts, and scientific foundations. We review methodologies for evaluating and measuring the impact of VA technologies as well as taxonomies that have been proposed for various purposes to support the VA community. A cognitive science perspective underlies each of these discussions