Including spatial relations and scales within sequential pattern extraction

Abstract. Georeferenced databases contain a huge volume of temporal and spatial data. They are notably used in environmental analysis. Several works address the problem of mining those data, but none are able to take into account the richness of the data and especially their spatial and temporal dimensions. In this paper, we focus on the extraction of a new kind of spatio-temporal pattern, considering the relationship between spatial objects and geographical scales. We propose an algorithm, STR PrefixGrowth, which can be applied to a huge amount of data. The proposed method is evaluated on hydrological data collected on the Saône watershed during the last 19 years. Our experiments emphasize the contribution of our approach toward the existing methods

Fouille de données de santé

Dans le domaine de la santé, les techniques d’analyse de données sont de plus en plus populaires et se révèlent même indispensables pour gérer les gros volumes de données produits pour un patient et par le patient. Deux thématiques seront abordées dans cette présentation d'HDR.La première porte sur la définition, la formalisation, l’implémentation et la validation de méthodes d’analyse permettant de décrire le contenu de bases de données médicales. Je me suis particulièrement intéressée aux données séquentielles. J’ai fait évoluer la classique notion de motif séquentiel pour y intégrer des composantes contextuelles, spatiales et sur l’ordre partiel des éléments composant les motifs. Ces nouvelles informations enrichissent la sémantique initiale de ces motifs.La seconde thématique se focalise sur l’analyse des productions et des interactions des patients au travers des médias sociaux. J’ai principalement travaillé sur des méthodes permettant d’analyser les productions narratives des patients selon leurs temporalités, leurs thématiques, les sentiments associés ou encore le rôle et la réputation du locuteur s’étant exprimé dans les messages