230 research outputs found

    Personnalisation de bases de données multidimensionnelles

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    National audienceThis paper deals with decision support systems resting on multidimensional modelling of data. Moreover, we intend to offer a set of concepts and mechanisms for personalized multidimensional database specifications. This personalization consists in associating weights to different components of a multidimensional schema. Personalization specifications are specified through the use of a language based on the principle of Event Condition Action. This personalisation determines multidimensional data display as well as their analyses (with the use of drilling or rotating operations)

    Personnalisation de Systèmes OLAP Annotés

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    National audienceThis paper deals with personalization of annotated OLAP systems. Data constellation is extended to support annotations and user preferences. Annotations reflect the decision-maker experience whereas user preferences enable users to focus on the most interesting data. User preferences allow annotated contextual recommendations helping the decision-maker during his/her multidimensional navigations

    Personnalisation d'analyses décisionnelles sur des données multidimensionnelles

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    This thesis investigates OLAP analysis personalization within multidimensional databases. OLAP analyse is modeled through a graph where nodes represent the analysis contexts and graph edges represent the user operations. The analysis context regroups the user query as well as result. It is well described by a specific tree structure that is independent on the visualization structures of data and query languages. We provided a model for user preferences on the multidimensional schema and values. Each preference is associated with a specific analysis context. Based on previous models, we proposed a generic framework that includes two personalization processes. First process, denoted query personalization, aims to enhancing user query with related preferences in order to produce a new one that generates a personalized result. Second personalization process is query recommendation that allows helping user throughout the OLAP data exploration phase. Our recommendation framework supports three recommendation scenarios, i.e., assisting user in query composition, suggesting the forthcoming query, and suggesting alternative queries. Recommendations are built progressively basing on user preferences. In order to implement our framework, we developed a prototype system that supports query personalization and query recommendation processes. We present experimental results showing the efficiency and the effectiveness of our approaches.Le travail présenté dans cette thèse aborde la problématique de la personnalisation des analyses OLAP au sein des bases de données multidimensionnelles. Une analyse OLAP est modélisée par un graphe dont les noeuds représentent les contextes d'analyse et les arcs traduisent les opérations de l'utilisateur. Le contexte d'analyse regroupe la requête et le résultat. Il est décrit par un arbre spécifique qui est indépendant des structures de visualisation des données et des langages de requête. Par ailleurs, nous proposons un modèle de préférences utilisateur exprimées sur le schéma multidimensionnel et sur les valeurs. Chaque préférence est associée à un contexte d'analyse particulier. En nous basant sur ces modèles, nous proposons un cadre générique comportant deux mécanismes de personnalisation. Le premier mécanisme est la personnalisation de requête. Il permet d'enrichir la requête utilisateur à l'aide des préférences correspondantes afin de générer un résultat qui satisfait au mieux aux besoins de l'usager. Le deuxième mécanisme de personnalisation est la recommandation de requêtes qui permet d'assister l'utilisateur tout au long de son exploration des données OLAP. Trois scénarios de recommandation sont définis : l'assistance à la formulation de requête, la proposition de la prochaine requête et la suggestion de requêtes alternatives. Ces recommandations sont construites progressivement à l'aide des préférences de l'utilisateur. Afin valider nos différentes contributions, nous avons développé un prototype qui intègre les mécanismes de personnalisation et de recommandation de requête proposés. Nous présentons les résultats d'expérimentations montrant la performance et l'efficacité de nos approches. Mots-clés: OLAP, analyse décisionnelle, personnalisation de requête, système de recommandation, préférence utilisateur, contexte d'analyse, appariement d'arbres de contexte

    Modélisation de l'utilisateur, Systèmes d'Informations Stratégiques et Intelligence Economique

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    Article dans une revue de vulgarisation.Cet article présente le résultat des recherches menées par l'équipe SITE (Modélisation et Développement de Systèmes d'InTelligence Economique) du LORIA (Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications) dont l'objectif est d'étudier la modélisation et le développement de systèmes d'informations stratégiques dans le cadre de l'Intelligence Économique (IE). Dans notre article, nous explicitons successivement la spécificité des SIS par rapport aux SI classiques, quels sont les différents acteurs d'un SIS et comment prendre en compte l'acteur utilisateur du SIS par analogie à ce que l'on a déjà mis en oeuvre dans un système de recherche d'informations (SRI). Nous développerons en particulier comment mettre en place des bases métiers «intelligents» et comment méta-modéliser un tel système d'information

    Une synthèse des travaux sur les systèmes d'information comptables en France : état des lieux et pistes de recherche

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    Ce papier part du constat qu'il existe un décalage significatif entre les travaux sur les SIC et les pratiques opérationnelles des entreprises dans le domaine des systèmes d'information comptables. En effet, d'un côté, l'état des lieux met en évidence une concentration des recherches comptables sur deux axes principaux qui sont la complexité des systèmes de données comptables (SDC) et la modélisation comptable à partir essentiellement de la théorie événementielle et de l'approche multidimensionnelle. D'un autre côté, les pratiques comptables tenant aux SIC se caractérisent par deux caractéristiques principales avec d'une part, la diversité des besoins en information comptable en réponse aux changements du contexte organisationnel de l'entreprise et d'autre part, l'intégration des systèmes comptables par les progiciels ERP, véritable concrétisation de la théorie événementielle. Ce constat débouche sur deux nouvelles pistes de recherche avec la différenciation des systèmes d'information comptables (SIC) et l'intégration des SIC. Dans une perspective unificatrice, ce papier propose, en définitive, un paradigme de recherche afin d'orienter les futurs chercheurs en SIC sur la base d'une typologie synthétisant les différentes tendances de recherche en SIC, à savoir : modélisation – intégration - donnée - information.Système d'information comptable (SIC); systèmes de données comptables (SDC); comptabilité événementielle; approche multidimensionnelle; ERP; théorie de la différenciation et de l'intégration; paradigme

    A Survey of UserCentric Data Warehouses: From Personalization to Recommendation”, The

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    ABSTRACT Providing a customized support for the OLAP brings tremendous challenges to the OLAP technology. Standing at the crossroads of the preferences and the data warehouse, two emerging trends are pointed out; namely: (i) the personalization and (ii) the recommendation. Although the panoply of the proposed approaches, the user-centric data warehouse community issues have not been addressed yet. In this paper we draw an overview of several user centric data warehouse proposals. We also discuss the two promising concepts in this issue, namely, the personalization and the recommendation of the data warehouses. We compare the current approaches among each others with respect to some criteria
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