Dépendances fonctionnelles (extraction et exploitation)

Les dépendances fonctionnelles fournissent une information sémantique sur les données d une table en mettant en lumière les liens de corrélation qui les unient. Dans cette thèse, nous traitons du problème de l extraction de ces dépendances en proposant un contexte unifié permettant la découverte de n importe quel type de dépendances fonctionnelles (dépendances de clé, dépendances fonctionnelles conditionnelles, que la validité soit complète ou approximative). Notre algorithme, ParaCoDe, s exécute en parallèle sur les candidats, réduisant ainsi le temps global de calcul. De ce fait, il est très compétitif vis-à-vis des approches séquentielles connues à ce jour. Les dépendances satisfaites sur une table nous servent à résoudre le problème de la matérialisation partielle du cube de données. Nous présentons une caractérisation de la solution optimale dans laquelle le coût de chaque requête est borné par un seuil de performance fixé préalablement et dont la taille est minimale. Cette spécification de la solution donne un cadre unique pour décrire et donc comparer formellement les techniques de résumé de cubes de données.Functional dependancies provide a semantic information over data from a table to exhibit correlation links. In this thesis, we deal with the dependancy discovery problem by proposing a unified context to extract any type of functional dependencies (key dependencies, conditional functional dependencies, with an exact or an approximate validity). Our algorithm, ParaCoDe, runs in parallel on candidates there by reducing the global time of computations. Hence, it is very competitive comparated to sequential appoaches known today. Satisfied dependencies on a table are used to solve the problem of partial materiali-zation of data cube. We present a characterization of the optimal solution in which the cost of each query is bounded by a before hand fixed performance threshold and its size is minimal. This specification of the solution gives a unique framework to describe and formally compare summarization techniques of data cubes.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Contributions à l’Optimisation de Requêtes Multidimensionnelles

Analyser les données consiste à choisir un sous-ensemble des dimensions qui les décriventafin d'en extraire des informations utiles. Or, il est rare que l'on connaisse a priori les dimensions"intéressantes". L'analyse se transforme alors en une activité exploratoire où chaque passe traduit par une requête. Ainsi, il devient primordiale de proposer des solutions d'optimisationde requêtes qui ont une vision globale du processus plutôt que de chercher à optimiser chaque requêteindépendamment les unes des autres. Nous présentons nos contributions dans le cadre de cette approcheexploratoire en nous focalisant sur trois types de requêtes: (i) le calcul de bordures,(ii) les requêtes dites OLAP (On Line Analytical Processing) dans les cubes de données et (iii) les requêtesde préférence type skyline

Analyse en ligne (OLAP) de documents

Thèse également disponible sur le site de l'Université Paul Sabatier, Toulouse 3 : http://thesesups.ups-tlse.fr/160/Data warehouses and OLAP systems (On-Line Analytical Processing) provide methods and tools for enterprise information system data analysis. But only 20% of the data of a corporate information system may be processed with actual OLAP systems. The rest, namely 80%, i.e. documents, remains out of reach of OLAP systems due to the lack of adapted tools and processes. To solve this issue we propose a multidimensional conceptual model for representing analysis concepts. The model rests on a unique concept that models both analysis subjects as well as analysis axes. We define an aggregation function to aggregate textual data in order to obtain a summarised vision of the information extracted from documents. This function summarises a set of keywords into a smaller and more general set. We introduce a core of manipulation operators that allow the specification of analyses and their manipulation with the use of the concepts of the model. We associate a design process for the integration of data extracted from documents within an OLAP system that describes the phases for designing the conceptual schema, for analysing the document sources and for the loading process. In order to validate these propositions we have implemented a prototype.Les entrepôts de données et les systèmes d'analyse en ligne OLAP (On-Line Analytical Processing) fournissent des méthodes et des outils permettant l'analyse de données issues des systèmes d'information des entreprises. Mais, seules 20% des données d'un système d'information est constitué de données analysables par les systèmes OLAP actuels. Les 80% restant, constitués de documents, restent hors de portée de ces systèmes faute d'outils ou de méthodes adaptés. Pour répondre à cette problématique nous proposons un modèle conceptuel multidimensionnel pour représenter les concepts d'analyse. Ce modèle repose sur un unique concept, modélisant à la fois les sujets et les axes d'une analyse. Nous y associons une fonction pour agréger des données textuelles afin d'obtenir une vision synthétique des informations issues de documents. Cette fonction résume un ensemble de mots-clefs par un ensemble plus petit et plus général. Nous introduisons un noyau d'opérations élémentaires permettant la spécification d'analyses multidimensionnelles à partir des concepts du modèle ainsi que leur manipulation pour affiner une analyse. Nous proposons également une démarche pour l'intégration des données issues de documents, qui décrit les phases pour concevoir le schéma conceptuel multidimensionnel, l'analyse des sources de données ainsi que le processus d'alimentation. Enfin, pour valider notre proposition, nous présentons un prototype

Gestion de flux de données pour l'observation de systèmes

La popularisation de la technologie a permis d'implanter des dispositifs et des applications de plus en plus développés à la portée d'utilisateurs non experts. Ces systèmes produisent des flux ainsi que des données persistantes dont les schémas et les dynamiques sont hétérogènes. Cette thèse s'intéresse à pouvoir observer les données de ces systèmes pour aider à les comprendre et à les diagnostiquer. Nous proposons tout d'abord un modèle algébrique Astral capable de traiter sans ambiguïtés sémantiques des données provenant de flux ou relations. Le moteur d'exécution Astronef a été développé sur l'architecture à composants orientés services pour permettre une grande adaptabilité. Il est doté d'un constructeur de requête permettant de choisir un plan d'exécution efficace. Son extension Asteroid permet de s'interfacer avec un SGBD pour gérer des données persistantes de manière intégrée. Nos contributions sont confrontées à la pratique par la mise en œuvre d'un système d'observation du réseau domestique ainsi que par l'étude des performances. Enfin, nous nous sommes intéressés à la mise en place de la personnalisation des résultats dans notre système par l'introduction d'un modèle de préférences top-k.Due to the popularization of technology, non-expert people can now use more and more advanced devices and applications. Such systems produce data streams as well as persistent data with heterogeneous schemas and dynamics. This thesis is focused on monitoring data coming from those systems to help users to understand and to perform diagnosis on them. We propose an algebraic model Astral able to treat data coming from streams or relations without semantic ambiguity. The engine Astronef has been developed on top of a service-oriented component framework to enable a large adaptability. It embeds a query builder which can select a composition of components to provide an efficient query plan. Its extension Asteroid interfaces with a DBMS in order to manage persistent data in an integrated manner. Our contributions have been confronted to practice with the deployment of a monitoring system for the digital home and with a performance study. Finally, we extend our approach with an operator to personalize the results by introducing a top-k preference model.SAVOIE-SCD - Bib.électronique (730659901) / SudocGRENOBLE1/INP-Bib.électronique (384210012) / SudocGRENOBLE2/3-Bib.électronique (384219901) / SudocSudocFranceF

Gestion de flux de données pour l'observation de systèmes

Due to the popularization of technology, non-expert people can now use more and more advanced devices and applications. Such systems produce data streams as well as persistent data with heterogeneous schemas and dynamics. This thesis is focused on monitoring data coming from those systems to help users to understand and to perform diagnosis on them. We propose an algebraic model Astral able to treat data coming from streams or relations without semantic ambiguity. The engine Astronef has been developed on top of a service-oriented component framework to enable a large adaptability. It embeds a query builder which can select a composition of components to provide an efficient query plan. Its extension Asteroid interfaces with a DBMS in order to manage persistent data in an integrated manner. Our contributions have been confronted to practice with the deployment of a monitoring system for the digital home and with a performance study. Finally, we extend our approach with an operator to personalize the results by introducing a top-k preference model.La popularisation de la technologie a permis d'implanter des dispositifs et des applications de plus en plus développés à la portée d'utilisateurs non experts. Ces systèmes produisent des flux ainsi que des données persistantes dont les schémas et les dynamiques sont hétérogènes. Cette thèse s'intéresse à pouvoir observer les données de ces systèmes pour aider à les comprendre et à les diagnostiquer. Nous proposons tout d'abord un modèle algébrique Astral capable de traiter sans ambiguïtés sémantiques des données provenant de flux ou relations. Le moteur d'exécution Astronef a été développé sur l'architecture à composants orientés services pour permettre une grande adaptabilité. Il est doté d'un constructeur de requête permettant de choisir un plan d'exécution efficace. Son extension Asteroid permet de s'interfacer avec un SGBD pour gérer des données persistantes de manière intégrée. Nos contributions sont confrontées à la pratique par la mise en œuvre d'un système d'observation du réseau domestique ainsi que par l'étude des performances. Enfin, nous nous sommes intéressés à la mise en place de la personnalisation des résultats dans notre système par l'introduction d'un modèle de préférences top-k

L'AIS : une donnée pour l'analyse des activités en mer

4 pages, session "Mer et littoral"International audienceCette contribution présente des éléments méthodologiques pour la description des activités humaines en mer dans une perspective d'aide à la gestion. Différentes procédures, combinant l'exploitation de bases de données spatio-temporelles issue de données AIS archivées à des analyses spatiales au sein d'un SIG, sont testées afin de caractériser le transport maritime en Mer d'Iroise (Bretagne, France) sur les plans spatiaux, temporels et quantitatifs au cours d'une année

Etude de la diversité métabolique dans l'espèce Escherichia coli (a l'aide de réseaux et de modèles du métabolisme à l'échelle de l'organisme)

Il existe plusieurs façons de concevoir l étude des différences métaboliques chez les microorganismes. On peut s intéresser à des variations des capacités métaboliques des organismes. Derrière cette analyse se cache niveau d étude à l échelle la cellule qui permet d avoir une vue d ensemble des capacités de croissance de l organisme dans différentes conditions. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle stratégie de reconstruction de réseaux et de modèles du métabolisme à l échelle globale. Cette stratégie s applique à un nombre quelconque d organismes à condition qu ils soient de la même espèce et qu il existe un réseau métabolique de référence de bonne qualité pour au moins l un d entre eux. Le point clé de cette stratégie repose sur l utilisation et la propagation automatisée des connaissances déjà acquises sur les organismes étudiés. Nous avons appliqué cette stratégie pour reconstruire et étudier les réseaux métaboliques de 23 Escherichia coli et 6 Shigellas. Nous avons ensuite converti ces réseaux en modèles métaboliques pour explorer les capacités physiologiques des différentes souches. Nous avons comparé nos prédictions de croissance à des expériences de croissance ainsi qu aux résultats du modèle de référence. Au final le travail réalisé propose une nouvelle stratégie de reconstruction de réseaux et de modèles du métabolisme à l échelle de la cellule, qui permet d étudier le lien entre l évolution et les capacités métaboliques des organismes étudiés.Metabolic differences in microorganisms can be focused on the variations in metabolic capacities. This analysis is at genome scale, and provides a global view of the organism s growth capacities under various conditions. In this project, we propose a new strategy to reconstruct metabolic networks and models at genome scale. Our strategy can be applied to any number of organisms as long as they are members of the same species and a curated metabolic network for one of the strains of this species is already reconstructed. The keystone of the strategy is the automatic utilization and propagation of both specific knowledge of the species and general knowledge in metabolic databases. This strategy was applied, to study the metabolic network of 23 strains of Escherichia coli and 6 of Shigella. Next, we have converted these networks into metabolic models to explore the metabolic capacities of these organisms. We compared the growth predictions of the models to experimental growth observations and also to the reference model. Finally, the studies carried out for this thesis consist of a new strategy, which allows the reconstruction of metabolic networks and models at cell scale. The models give us the opportunity to study the link between evolution, genomes and metabolic capacities of these organisms.EVRY-Bib. électronique (912289901) / SudocSudocFranceF