Fouille de données multidimensionnelles : différentes stratégies pour prendre en compte la mesure

National audienceLes entrepôts de données contiennent de gros volumes de données historisées stockées à des fins d'analyse. Des techniques d'extraction de motifs séquentiels multidimensionnels ont été développées afin de mettre en exergue des corrélations entre des positions sur des dimensions au cours du temps. Même si ces méthodes offrent une meilleure appréhension des données sources en prenant en compte certaines spécificités des cubes de données (e.g. multidimensionnalité, hiérarchies, relation d'ordre), aucune méthode ne permet de prendre directement en compte la valeurs des agrégats (mesure) dans l'extraction des motifs. Dans cet article, nous définissons deux méthodes de comptage du support d'une séquence multidimensionnelle en s'appuyant sur les valeurs des agrégats des cellules qui supportent cette séquence. Des expérimentations sont décrites et montrent l'intérêt de notre proposition

Recherche de motifs et cartographie des surfaces agricoles. Des relevés terrain aux données satellitaires : application au Mali

International audienceLa cartographie automatique de territoires ruraux est un outil essentiel dans le contexte sociétal actuel (e.g., analyse des risques de famine, étude des risques liés à la déforestation). Dans cet article, nous présentons une approche préliminaire de caractérisation des paysages ruraux et de leurs systèmes de culture à partir de techniques de fouille de données (recherche d'itemsets fréquents). Cette méthode permet de coupler des données de relevés terrain aux indicateurs extraits des images satellitaires. Cette approche a été mise en ½uvre sur des données associées au Mali en collaboration avec des experts du domaine posant les premières bases d'une méthode originale d'extraction de motifs à partir de données complexes. / Countryside automatic cartography is a real and decisive challenge in the current societal context (e.g., the famine risk analysis, the deforestation consequence analysis). In this paper, we propose a preliminary approach allowing the landscape characterization. More precisely, an itemset-based-technique is developed to extract crop types features. One of the main strengths of the proposed methodology is to combine both indicators extracted from satellite image and data collected from a site survey. The approach was run on data associated to Mali in collaboration with some domain experts

Un modèle hybride pour le support à l'apprentissage dans les domaines procéduraux et mal définis

Pour construire des systèmes tutoriels intelligents capables d'offrir une assistance hautement personnalisée, une solution populaire est de représenter les processus cognitifs pertinents des apprenants à l'aide d'un modèle cognitif. Toutefois, ces systèmes tuteurs dits cognitifs ne sont applicables que pour des domaines simples et bien définis, et ne couvrent pas les aspects liés à la cognition spatiale. De plus, l'acquisition des connaissances pour ces systèmes est une tâche ardue et coûteuse en temps. Pour répondre à cette problématique, cette thèse propose un modèle hybride qui combine la modélisation cognitive avec une approche novatrice basée sur la fouille de données pour extraire automatiquement des connaissances du domaine à partir de traces de résolution de problème enregistrées lors de l'usagé du système. L'approche par la fouille de données n'offre pas la finesse de la modélisation cognitive, mais elle permet d'extraire des espaces problèmes partiels pour des domaines mal définis où la modélisation cognitive n'est pas applicable. Un modèle hybride permet de profiter des avantages de la modélisation cognitive et de ceux de l'approche fouille de données. Des algorithmes sont présentés pour exploiter les connaissances et le modèle a été appliqué dans un domaine mal défini : l'apprentissage de la manipulation du bras robotisé Canadarm2. \ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Systèmes tutoriels intelligents, cognition spatiale, robotique, fouille de donnée

Analyse, conception et réalisation d'un environnement pour le pilotage et la visualisation en ligne de simulations numériques parallèles

Le domaine de la simulation interactive ou computational steering a pour but d'améliorer le processus de simulation numérique (modélisation, calcul, analyse) en le rendant plus interactif. Dans cette approche, le scientifque n'attend plus passivement les résultats de la simulation ; il peut visualiser « en ligne » l'évolution des données calculées et peut interagir à tout moment en modifiant certains paramètres à la volée ou plus généralement en pilotant le déroulement des calculs. Un tel outil peut s'avérer très utile pour la compréhension des phénomènes physiques modélisés et la détection d'erreurs dans le cas de simulations longues. L'objectif de cette thèse est de concevoir et de développer une plate-forme logicielle, appelée EPSN (Environnement pour le Pilotage des Simulations Numériques), permettant de piloter une application numérique parallèle en s'appuyant sur des outils de visualisation eux-mêmes parallèles. En d'autres termes, il s'agit de mettre au service des scientifiques les capacités de la visualisation parallèle et plus largement de la réalité virtuelle (environnement immersif, murs d'images), une étape aujourd'hui cruciale pour la conception et l'exploitation de simulations numériques complexes en vraie grandeur. La mise en œuvre d'un couplage efficace entre simulation et visualisation soulève deux problèmes majeurs, que nous étudions dans cette thèse et pour lesquels nous souhaitons apporter une contribution : le problème de la coordination efficace des opérations de pilotages en parallèle et le problème de la redistribution pour des données complexes (grilles structurées, ensembles de particules, maillages non structurés).The computational steering is an effort to make the typical simulation work-flow (modeling, computing, analyzing) more efficient, by providing online visualization and interactive steering over the on-going computational processes. The online visualization appears very useful to monitor and to detect possible errors in long-running applications, and the interactive steering allows the researcher to alter simulation parameters on-the-fly and to immediately receive feedback on their effects. Thus, the scientist gains an additional insight in the simulation regarding to the cause-and-effect relationship. The purpose of this thesis is to design and to develop a software environment, called EPSN (Environment for the Steering of Parallel Numerical Simulations) that enables to steer parallel simulations with visualization systems that can be parallel as well. In other words, we want to provide an environment that can bene_t from immersive virtual reality technology (e.g. tiled display wall) and that might help scientists to better grasp the complexity of real-life simulations. Such a coupling between parallel numerical simulations and parallel visualization systems raises two crucial issues we investigate in this thesis: the problem of parallel coordination of steering operations and the problem of data redistribution of complex objects such as structured grids, particle set and unstructured meshes

Analyse multidimensionnelle interactive de résultats de simulation (aide à la décision dans le domaine de l'agroécologie)

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Analyse multidimensionnelle interactive de résultats de simulation (aide à la décision dans le domaine de l'agroécologie)

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.This thesis concerns the analysis of simulation data generated by the agrohydrological model TNT. Our objective is to develop analytical methods for massive simulation results. We want to place the user at the heart of the decision-making process, while letting him handle and analyze large amounts of data in a very efficient way. Our first contribution is an original approach N-Catch, relying on interactive multidimensional analysis methods for archiving simulation results in a decisional database (i.e. data warehouse) adapted to the spatio-temporal nature of the simulation data. In addition, we suggest to analyze the simulation data with online analytical methods (OLAP) to provide strategic information for stakeholders to improve the decision making process. Our second contribution concern two methods for computing skyline queries in the context of data warehouses. These methods enable stakeholders to formulate new questions by combining conflicting environmental criteria, to find compromise solutions associated with their expectations, and to exploit the stakeholder preferences to identify and highlight the data of potential interest. The first method EC2Sky, focuses on how to answer efficiently and progressively skyline queries in the presence of several dynamic user preferences despite of large volume of data. The second method HSky, extends the skyline computation to hierarchical dimensions. It allows the user to navigate along the dimensions hierarchies (i.e. specialize / generalize) while ensuring the online computation of associated skylines. Finally, we present the application of our proposals for managing agricultural practices to improve water quality in agricultural watersheds. We propose a coupling between the agro-hydrological data warehouse model N-Catch and the proposed skyline computation methods.RENNES1-Bibl. électronique (352382106) / SudocSudocFranceF

Interprétation littéraire numérique : modélisation algorithmique, cybersémiotique et herméneutique

Dans ce mémoire, nous explorons les possibilités d’une herméneutique algorithmique littéraire en faisant d’abord des parallèles entre la lecture humaine et la modélisation textuelle numérique. À partir des caractéristiques de ces deux formes de rapports au texte littéraire, nous différencions les modèles littéraires nés de la cognition et de la computation, en plus de rester critique des formes représentatives ainsi générées. Nous utilisons ensuite les cadres théoriques de la sémiotique et de la cybersémiotique pour placer l’interprétation humaine et computationnelle sur un même continuum d’évolution biotechnologique. Ainsi, nous envisageons la possibilité de sens littéraire numérique à partir de méthodes d’exploration de données appliquées aux modèles littéraires algorithmiques. Finalement, nous considérons les potentielles conséquences, limites et avantages d’une pratique de l’herméneutique algorithmique, et la forme qu’une telle pratique pourrait prendre.In this master thesis, we explore the possibilities of digital criticism, first by creating parallels between human reading and computational text modelling. From the characteristics of both these approaches to literary work, we differentiate literary models born of cognition and computation, and stay critical of these representative forms. We then use literary semiotics and cybersemiotics as theoretical frameworks to set human and computer interpretations as two steps on the same biotechnological evolutionary ladder. Thus, we consider the possibility of digital literary meaning produced with advanced data mining tools applied to algorithmically generated literary models. Finally, we contemplate what consequences, limits and advantages such a digital hermeneutic practice would have and offer, and the shapes it may or may not take

Compression dans les entrepôts de données pour l'amélioration des performances

Les entrepôts de données jouent un rôle important dans la collecte et l'archivage d'une grande masse d'informations. Ces dernières sont utilisées dans la gestion et la prise des décisions pour des affaires stratégiques de l'entreprise. Cependant, l'exécution des requêtes complexes dans une grande masse d'information dégrade les performances du système d'entrepôt de données, dont la vitesse d'exécution des requêtes. Une des techniques les plus répandues pour remédier au problème précédent est de mettre en place un algorithme de compression de données. En effet, la compression de données permet d'une part de réduire le volume de données d'une table et d'autre part de charger et de traiter beaucoup des données en mémoire centrale et évite l'accès fréquent au disque de l'ordinateur. Aujourd'hui, il existe plusieurs systèmes de gestion de base de données qui intègrent différents algorithmes de compression de données. La plupart de ces algorithmes convergent vers une technique commune basée sur l'utilisation d'un dictionnaire de données. Ce dernier permet d'enregistrer une valeur unique correspondante aux données répétitives trouvées dans la table de données. Notre recherche dans ce mémoire vise, premièrement, à exploiter les algorithmes de compressions en particulier l'algorithme de compression de base de données Oracle; deuxièmement, à proposer un nouveau prototype de compression de données inspiré de l'approche Oracle. Ce prototype introduit un nouveau concept d'un dictionnaire hiérarchique. Ce dernier est défini par une structure hiérarchique contenant un super dictionnaire de données relié à plusieurs dictionnaires de données. Le super dictionnaire a pour rôle d'enregistrer toutes les valeurs communes entre les dictionnaires. La mise en œuvre de ce nouveau prototype a pour but de développer les techniques de compression de données et d'améliorer les performances de l'entrepôt de données.\ud ______________________________________________________________________________ \ud MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Entrepôt de données (ACM 98, H.2.7), Compression (ACM 98, E.4), Dictionnaires (ACM 98, H.3.1), Performances (ACM 98, K.6.2)

Système de recherche d’information étendue basé sur une projection multi-espaces

Depuis son apparition au début des années 90, le World Wide Web (WWW ou Web) a offert un accès universel aux connaissances et le monde de l’information a été principalement témoin d’une grande révolution (la révolution numérique). Il est devenu rapidement très populaire, ce qui a fait de lui la plus grande et vaste base de données et de connaissances existantes grâce à la quantité et la diversité des données qu'il contient. Cependant, l'augmentation et l’évolution considérables de ces données soulèvent d'importants problèmes pour les utilisateurs notamment pour l’accès aux documents les plus pertinents à leurs requêtes de recherche. Afin de faire face à cette explosion exponentielle du volume de données et faciliter leur accès par les utilisateurs, différents modèles sont proposés par les systèmes de recherche d’information (SRIs) pour la représentation et la recherche des documents web. Les SRIs traditionnels utilisent, pour indexer et récupérer ces documents, des mots-clés simples qui ne sont pas sémantiquement liés. Cela engendre des limites en termes de la pertinence et de la facilité d'exploration des résultats. Pour surmonter ces limites, les techniques existantes enrichissent les documents en intégrant des mots-clés externes provenant de différentes sources. Cependant, ces systèmes souffrent encore de limitations qui sont liées aux techniques d’exploitation de ces sources d’enrichissement. Lorsque les différentes sources sont utilisées de telle sorte qu’elles ne peuvent être distinguées par le système, cela limite la flexibilité des modèles d'exploration qui peuvent être appliqués aux résultats de recherche retournés par ce système. Les utilisateurs se sentent alors perdus devant ces résultats, et se retrouvent dans l'obligation de les filtrer manuellement pour sélectionner l'information pertinente. S’ils veulent aller plus loin, ils doivent reformuler et cibler encore plus leurs requêtes de recherche jusqu'à parvenir aux documents qui répondent le mieux à leurs attentes. De cette façon, même si les systèmes parviennent à retrouver davantage des résultats pertinents, leur présentation reste problématique. Afin de cibler la recherche à des besoins d'information plus spécifiques de l'utilisateur et améliorer la pertinence et l’exploration de ses résultats de recherche, les SRIs avancés adoptent différentes techniques de personnalisation de données qui supposent que la recherche actuelle d'un utilisateur est directement liée à son profil et/ou à ses expériences de navigation/recherche antérieures. Cependant, cette hypothèse ne tient pas dans tous les cas, les besoins de l’utilisateur évoluent au fil du temps et peuvent s’éloigner de ses intérêts antérieurs stockés dans son profil. Dans d’autres cas, le profil de l’utilisateur peut être mal exploité pour extraire ou inférer ses nouveaux besoins en information. Ce problème est beaucoup plus accentué avec les requêtes ambigües. Lorsque plusieurs centres d’intérêt auxquels est liée une requête ambiguë sont identifiés dans le profil de l’utilisateur, le système se voit incapable de sélectionner les données pertinentes depuis ce profil pour répondre à la requête. Ceci a un impact direct sur la qualité des résultats fournis à cet utilisateur. Afin de remédier à quelques-unes de ces limitations, nous nous sommes intéressés dans ce cadre de cette thèse de recherche au développement de techniques destinées principalement à l'amélioration de la pertinence des résultats des SRIs actuels et à faciliter l'exploration de grandes collections de documents. Pour ce faire, nous proposons une solution basée sur un nouveau concept d'indexation et de recherche d'information appelé la projection multi-espaces. Cette proposition repose sur l'exploitation de différentes catégories d'information sémantiques et sociales qui permettent d'enrichir l'univers de représentation des documents et des requêtes de recherche en plusieurs dimensions d'interprétations. L’originalité de cette représentation est de pouvoir distinguer entre les différentes interprétations utilisées pour la description et la recherche des documents. Ceci donne une meilleure visibilité sur les résultats retournés et aide à apporter une meilleure flexibilité de recherche et d'exploration, en donnant à l’utilisateur la possibilité de naviguer une ou plusieurs vues de données qui l’intéressent le plus. En outre, les univers multidimensionnels de représentation proposés pour la description des documents et l’interprétation des requêtes de recherche aident à améliorer la pertinence des résultats de l’utilisateur en offrant une diversité de recherche/exploration qui aide à répondre à ses différents besoins et à ceux des autres différents utilisateurs. Cette étude exploite différents aspects liés à la recherche personnalisée et vise à résoudre les problèmes engendrés par l’évolution des besoins en information de l’utilisateur. Ainsi, lorsque le profil de cet utilisateur est utilisé par notre système, une technique est proposée et employée pour identifier les intérêts les plus représentatifs de ses besoins actuels dans son profil. Cette technique se base sur la combinaison de trois facteurs influents, notamment le facteur contextuel, fréquentiel et temporel des données. La capacité des utilisateurs à interagir, à échanger des idées et d’opinions, et à former des réseaux sociaux sur le Web, a amené les systèmes à s’intéresser aux types d’interactions de ces utilisateurs, au niveau d’interaction entre eux ainsi qu’à leurs rôles sociaux dans le système. Ces informations sociales sont abordées et intégrées dans ce travail de recherche. L’impact et la manière de leur intégration dans le processus de RI sont étudiés pour améliorer la pertinence des résultats. Since its appearance in the early 90's, the World Wide Web (WWW or Web) has provided universal access to knowledge and the world of information has been primarily witness to a great revolution (the digital revolution). It quickly became very popular, making it the largest and most comprehensive database and knowledge base thanks to the amount and diversity of data it contains. However, the considerable increase and evolution of these data raises important problems for users, in particular for accessing the documents most relevant to their search queries. In order to cope with this exponential explosion of data volume and facilitate their access by users, various models are offered by information retrieval systems (IRS) for the representation and retrieval of web documents. Traditional SRIs use simple keywords that are not semantically linked to index and retrieve these documents. This creates limitations in terms of the relevance and ease of exploration of results. To overcome these limitations, existing techniques enrich documents by integrating external keywords from different sources. However, these systems still suffer from limitations that are related to the exploitation techniques of these sources of enrichment. When the different sources are used so that they cannot be distinguished by the system, this limits the flexibility of the exploration models that can be applied to the results returned by this system. Users then feel lost to these results, and find themselves forced to filter them manually to select the relevant information. If they want to go further, they must reformulate and target their search queries even more until they reach the documents that best meet their expectations. In this way, even if the systems manage to find more relevant results, their presentation remains problematic. In order to target research to more user-specific information needs and improve the relevance and exploration of its research findings, advanced SRIs adopt different data personalization techniques that assume that current research of user is directly related to his profile and / or previous browsing / search experiences. However, this assumption does not hold in all cases, the needs of the user evolve over time and can move away from his previous interests stored in his profile. In other cases, the user's profile may be misused to extract or infer new information needs. This problem is much more accentuated with ambiguous queries. When multiple POIs linked to a search query are identified in the user's profile, the system is unable to select the relevant data from that profile to respond to that request. This has a direct impact on the quality of the results provided to this user. In order to overcome some of these limitations, in this research thesis, we have been interested in the development of techniques aimed mainly at improving the relevance of the results of current SRIs and facilitating the exploration of major collections of documents. To do this, we propose a solution based on a new concept and model of indexing and information retrieval called multi-spaces projection. This proposal is based on the exploitation of different categories of semantic and social information that enrich the universe of document representation and search queries in several dimensions of interpretations. The originality of this representation is to be able to distinguish between the different interpretations used for the description and the search for documents. This gives a better visibility on the results returned and helps to provide a greater flexibility of search and exploration, giving the user the ability to navigate one or more views of data that interest him the most. In addition, the proposed multidimensional representation universes for document description and search query interpretation help to improve the relevance of the user's results by providing a diversity of research / exploration that helps meet his diverse needs and those of other different users. This study exploits different aspects that are related to the personalized search and aims to solve the problems caused by the evolution of the information needs of the user. Thus, when the profile of this user is used by our system, a technique is proposed and used to identify the interests most representative of his current needs in his profile. This technique is based on the combination of three influential factors, including the contextual, frequency and temporal factor of the data. The ability of users to interact, exchange ideas and opinions, and form social networks on the Web, has led systems to focus on the types of interactions these users have at the level of interaction between them as well as their social roles in the system. This social information is discussed and integrated into this research work. The impact and how they are integrated into the IR process are studied to improve the relevance of the results