Analysis and Visualisation of Edge Entanglement in Multiplex Networks

Cette thèse présente une nouvelle méthodologie pour analyser des réseaux. Nous développons l'intrication d'un réseau multiplex, qui se matérialise sous forme d'une mesure d'intensité et d'homogénéité, et d'une abstraction, le réseau d'interaction des catalyseurs, auxquels sont associés des indices d'intrication. Nous présentons ensuite la mise en place d'outils spécifiques pour l'analyse visuelle des réseaux complexes qui tirent profit de cette méthodologie. Ces outils présente une vue double de deux réseaux,qui inclue une un algorithme de dessin, une interaction associant brossage d'une sélection et de multiples liens pré-attentifs. Nous terminons ce document par la présentation détaillée d'applications dans de multiples domaines.When it comes to comprehension of complex phenomena, humans need to understand what interactions lie within them.These interactions are often captured with complex networks. However, the interaction pluralism is often shallowed by traditional network models. We propose a new way to look at these phenomena through the lens of multiplex networks, in which catalysts are drivers of the interaction through substrates. To study the entanglement of a multiplex network is to study how edges intertwine, in other words, how catalysts interact. Our entanglement analysis results in a full set of new objects which completes traditional network approaches: the entanglement homogeneity and intensity of the multiplex network, and the catalyst interaction network, with for each catalyst, an entanglement index. These objects are very suitable for embedment in a visual analytics framework, to enable comprehension of a complex structure. We thus propose of visual setting with coordinated multiple views. We take advantage of mental mapping and visual linking to present simultaneous information of a multiplex network at three different levels of abstraction. We complete brushing and linking with a leapfrog interaction that mimics the back-and-forth process involved in users' comprehension. The method is validated and enriched through multiple applications including assessing group cohesion in document collections, and identification of particular associations in social networks.BORDEAUX1-Bib.electronique (335229901) / SudocSudocFranceF

Contribution à la construction d’ontologies et à la recherche d’information : application au domaine médical

This work aims at providing efficient access to relevant information among the increasing volume of digital data. Towards this end, we studied the benefit from using ontology to support an information retrieval (IR) system.We first described a methodology for constructing ontologies. Thus, we proposed a mixed method which combines natural language processing techniques for extracting knowledge from text and the reuse of existing semantic resources for the conceptualization step. We have also developed a method for aligning terms in English and French in order to enrich terminologically the resulting ontology. The application of our methodology resulted in a bilingual ontology dedicated to Alzheimer’s disease.We then proposed algorithms for supporting ontology-based semantic IR. Thus, we used concepts from ontology for describing documents automatically and for query reformulation. We were particularly interested in: 1) the extraction of concepts from texts, 2) the disambiguation of terms, 3) the vectorial weighting schema adapted to concepts and 4) query expansion. These algorithms have been used to implement a semantic portal about Alzheimer’s disease. Further, because the content of documents are not always fully available, we exploited incomplete information for identifying the concepts, which are relevant for indexing the whole content of documents. Toward this end, we have proposed two classification methods: the first is based on the k nearest neighbors’ algorithm and the second on the explicit semantic analysis. The two methods have been evaluated on large standard collections of biomedical documents within an international challenge.Ce travail vise à permettre un accès efficace à des informations pertinentes malgré le volume croissant des données disponibles au format électronique. Pour cela, nous avons étudié l’apport d’une ontologie au sein d’un système de recherche d'information (RI).Nous avons tout d’abord décrit une méthodologie de construction d’ontologies. Ainsi, nous avons proposé une méthode mixte combinant des techniques de traitement automatique des langues pour extraire des connaissances à partir de textes et la réutilisation de ressources sémantiques existantes pour l’étape de conceptualisation. Nous avons par ailleurs développé une méthode d’alignement de termes français-anglais pour l’enrichissement terminologique de l’ontologie. L’application de notre méthodologie a permis de créer une ontologie bilingue de la maladie d’Alzheimer.Ensuite, nous avons élaboré des algorithmes pour supporter la RI sémantique guidée par une ontologie. Les concepts issus d’une ontologie ont été utilisés pour décrire automatiquement les documents mais aussi pour reformuler les requêtes. Nous nous sommes intéressés à : 1) l’identification de concepts représentatifs dans des corpus, 2) leur désambiguïsation, 3), leur pondération selon le modèle vectoriel, adapté aux concepts et 4) l’expansion de requêtes. Ces propositions ont permis de mettre en œuvre un portail de RI sémantique dédié à la maladie d’Alzheimer. Par ailleurs, le contenu des documents à indexer n’étant pas toujours accessible dans leur ensemble, nous avons exploité des informations incomplètes pour déterminer les concepts pertinents permettant malgré tout de décrire les documents. Pour cela, nous avons proposé deux méthodes de classification de documents issus d’un large corpus, l’une basée sur l’algorithme des k plus proches voisins et l’autre sur l’analyse sémantique explicite. Ces méthodes ont été évaluées sur de larges collections de documents biomédicaux fournies lors d’un challenge international

Measuring group cohesion in document collections

International audienceExploring document collections remains a focus of research. This task can be tackled using various techniques, typically ranking documents according to a relevance index or grouping documents based on various clustering algorithms. The task complexity produces results of varying quality that inevitably carry noise. Users must be careful when interpreting document relevance or groupings. We address this problem by computing cohesion measures for a group of documents confirming/infirming whether it can be trusted to form a semantically cohesive unit. The index is inspired from past work in social network analysis (SNA) and illustrates how document exploration can benefit from SNA techniques