Personnalisation d'analyses décisionnelles sur des données multidimensionnelles

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

Approche pour la définition d'applications web riches multiplateforme

Les termes client Web riche ou interface riche sont utilisés pour désigner l'interface utilisateur d'une application Web qui comprend des fonctionnalités et des méthodes d'interactions similaires à celles des interfaces utilisateurs conventionnelles. Un client Web riche assure une part du traitement de l'application. Cela peut aller de la validation de saisies jusqu'à la prise en charge complète des interactions avec l'utilisateur. Il doit donc être doté d'une certaine intelligence, c'est-à-dire que du code, décrivant son comportement ainsi qu'une part de la logique d'affaire de l'application, doit pouvoir y être exécuté. L'utilisation de méthodes d'interactions avancées (comme le glisser-déplacer, la saisie semi-automatique ou l'utilisation de contrôles « widgets ») implique aussi des capacités de traitement plus poussées que pour les clients Web standards. Il existe une multitude de technologies pouvant êtres utilisées pour le développement d'un client Web riche. Le principal problème relié à cette situation est que les projets basés sur une technologie de présentation deviennent dépendants de cette dernière. Un changement de technologie implique alors la perte des investissements relatifs au développement de la partie client. Le fait d'avoir à supporter plusieurs plateformes de présentation implique aussi généralement d'avoir à maintenir plusieurs versions distinctes du client de l'application. Ces travaux couvrent les approches existantes et la conceptualisation d'une nouvelle approche permettant de définir, indépendamment d'une technologie de présentation, le volet client d'une application. Celle-ci a été expérimentée à l'intérieur de trois projets concrets présentés sous forme d'étude de cas. Une revue des plateformes d'exécution contemporaines pour les clients Web riches y est effectuée, suivi d'un état de l'art couvrant les méthodes existantes pour la définition d'interfaces utilisateur. Les travaux s'intéressant à la définition d'interfaces utilisateurs à l'aide de dialectes XML sont également couverts, de même que les architectures couramment utilisées pour la définition d'un client Web riche. Les résultats obtenus à l'intérieur des études de cas auront permis de montrer la faisabilité de l'approche ainsi que de mesurer certains avantages de celle-ci selon différents critères de qualité

Recommandations personnalisées de requêtes MDX

International audienceUne session d'analyse OLAP peut être définie comme une session interactive durant laquelle un utilisateur lance des requêtes pour naviguer dans un cube. Très souvent, choisir quelle partie du cube va être naviguée par la suite, et, de ce fait, concevoir la prochaine requête, est une tâche difficile. Dans cet article, nous proposons d'utiliser ce que tous les utilisateurs du système OLAP ont fait pendant leurs précédentes explorations du cube afin de recommander des requêtes MDX à l'utilisateur