Contributions to outlier detection and recommendation systems

Le forage de données, appelé également "Découverte de connaissance dans les bases de données" , est un jeune domaine de recherche interdisciplinaire. Le forage de données étudie les processus d'analyse de grands ensembles de données pour en extraire des connaissances, et les processus de transformation de ces connaissances en des structures faciles à comprendre et à utiliser par les humains. Cette thèse étudie deux tâches importantes dans le domaine du forage de données : la détection des anomalies et la recommandation de produits. La détection des anomalies est l'identification des données non conformes aux observations normales. La recommandation de produit est la prédiction du niveau d'intérêt d'un client pour des produits en se basant sur des données d'achats antérieurs et des données socio-économiques. Plus précisément, cette thèse porte sur 1) la détection des anomalies dans de grands ensembles de données de type catégorielles; et 2) les techniques de recommandation à partir des données de classements asymétriques. La détection des anomalies dans des données catégorielles de grande échelle est un problème important qui est loin d'être résolu. Les méthodes existantes dans ce domaine souffrnt d'une faible efficience et efficacité en raison de la dimensionnalité élevée des données, de la grande taille des bases de données, de la complexité élevée des tests statistiques, ainsi que des mesures de proximité non adéquates. Cette thèse propose une définition formelle d'anomalie dans les données catégorielles ainsi que deux algorithmes efficaces et efficients pour la détection des anomalies dans les données de grande taille. Ces algorithmes ont besoin d'un seul paramètre : le nombre des anomalies. Pour déterminer la valeur de ce paramètre, nous avons développé un critère en nous basant sur un nouveau concept qui est l'holo-entropie. Plusieurs recherches antérieures sur les systèmes de recommandation ont négligé un type de classements répandu dans les applications Web, telles que le commerce électronique (ex. Amazon, Taobao) et les sites fournisseurs de contenu (ex. YouTube). Les données de classements recueillies par ces sites se différencient de celles de classements des films et des musiques par leur distribution asymétrique élevée. Cette thèse propose un cadre mieux adapté pour estimer les classements et les préférences quantitatives d'ordre supérieur pour des données de classements asymétriques. Ce cadre permet de créer de nouveaux modèles de recommandation en se basant sur la factorisation de matrice ou sur l'estimation de voisinage. Des résultats expérimentaux sur des ensembles de données asymétriques indiquent que les modèles créés avec ce cadre ont une meilleure performance que les modèles conventionnels non seulement pour la prédiction de classements, mais aussi pour la prédiction de la liste des Top-N produits

The 3A Interaction Model and Relation-Based Recommender System:Adopting Social Media Paradigms in Designing Personal Learning Environments

We live in a rapidly changing digital world marked by technological advances, and fraught with online information constantly growing thanks to the Internet revolution and the online social applications in particular. Formal learning acquired in traditional academic and professional environments is not by itself sufficient to keep up with our information-based society. Instead, more and more focus is granted to lifelong, self-directed, and self-paced learning, acquired intentionally or spontaneously, in environments that are not purposely dedicated for learning. The concept of online Personal Learning Environments (PLEs) refers to the development of platforms that are able to sustain lifelong learning. PLEs require new design paradigms giving learners the opportunity to conduct autonomous activities depending on their interests, and allowing them to appropriate, repurpose and contribute to online content rather than merely consume pre-packaged learning resources. This thesis presents the 3A interaction model, a flexible design model targeting online personal and collaborative environments in general, and PLEs in particular. The model adopts bottom-up social media paradigms in combining social networking with flexible content and activity management features. The proposed model targets both formal and informal interactions where learning in not necessarily an explicit aim but may be a byproduct. It identifies 3 main constructs, namely actors, activities, and assets that can represent interaction and learning contexts in a flexible way. The applicability of the 3A interaction model to design actual PLEs and to deploy them in different learning modalities is demonstrated through usability studies and use-case scenarios. This thesis also addresses the challenge of dealing with information overload and helping end-users find relatively interesting information in open environments such as PLEs where content is not predefined, but is rather constantly added at run time, and differ in subject matter, quality, as well as intended audience. For that purpose, the 3A personalized, contextual, and relation-based recommender system is proposed, and evaluated on two real datasets