Modélisation de trajectoires sémantiques et calcul de similarité intégrés à un ETL

Over the last decade, we have seen a rise in popularity of mobile applications based on phone location. These applications collect mobility tracks which describe the movement of users overtime. In the DA3T regional project, we hypothesise that the analysis of tourists’ mobility tracks can help planners in the management and enhancement of tourist areas. The objective is to design methods and tools to help analyse these tracks. This thesis focuses on the processing of mobility tracks and proposes a modular platform for creating and executing processing chains on these data. Throughout the modules of a processing chain, the raw mobility track evolves into semantic trajectories. The contributions of this thesis are: (i) a multi-level and multi-aspect semantic trajectory model and (ii) two measures that compute the similarity between two semantic trajectories along spatial, temporal and thematic dimensions. Our model (i) is used as a transition model between modules of a processing chain. We tested it by instantiating semantic trajectories from different datasets of various domains. Our two measures (ii) are integrated in our platform as processing modules. These measures present originalities: one is the combination of sub-measures, each allowing to evaluate the similarity of trajectories on the three dimensions and according to three different levels of granularity, the other is the combination of two bidimensional sub-measures centred around a particular dimension. We evaluated our two measures by comparing them to other measures and to the opinion of geographers.Cette dernière décennie, nous avons pu constater une montée en popularité des applications mobiles basées sur la localisation des téléphones. Ces applications collectent des traces de mobilité qui retracent le déplacement des utilisateurs au cours du temps. Dans le projet régional DA3T, nous faisons l’hypothèse que l’analyse des traces de mobilité de touristes peut aider les aménageurs dans la gestion et la valorisation des territoires touristiques. L’objectif est de concevoir des méthodes et des outils d’aide à l’analyse de ces traces. Cette thèse s’intéresse au traitement des traces de mobilité et propose une plateforme modulaire permettant de créer et d’exécuter des chaînes de traitement sur ces données. Au fil des modules d’une chaîne de traitement, la trace de mobilité brute évolue en trajectoires sémantiques. Les contributions de cette thèse sont : (i) un modèle de trajectoire sémantique multi-niveau et multi-aspect et (ii) deux mesures calculant la similarité entre deux trajectoires sémantiques s’intéressant aux dimensions spatiales, temporelle et thématique. Notre modèle (i) est utilisé comme modèle de transition entre les modules d’une chaîne de traitement. Nous l’avons mis à l’épreuve en instanciant des trajectoires sémantiques issues de différents jeux de données de domaines variés. Nos deux mesures (ii) sont intégrées à notre plateforme comme modules de traitement. Ces mesures présentent des originalités : l’une est la combinaison de sous-mesures, chacune permettant d’évaluer la similarité des trajectoires sur les trois dimensions et selon trois niveaux de granularité différents, l’autre est la combinaison de deux sous-mesures bidimensionnelles centrées autour d’une dimension en particulier. Nous avons évalué nos deux mesures en les comparant à d’autres mesures et à l’avis de géographes

Multi-Level and Multiple Aspect Semantic Trajectory Model: Application to the Tourism Domain

Here we design a semantic trajectory model responding to specific needs expressed by tourism analyst experts. Thus, this model takes into account: (i) the description of sequences of imbricated semantic segments, (ii) the definition of enrichment data integrating spatial, temporal and thematic dimensions and (iii) the association of such data with positions or with trajectory segments. Each of these features is necessary for the processing and analysis of tourist mobility data, which we will detail. For validation purposes, we experiment our model on two outdoor mobility track scenarios computed in a processing chain. We also show that our model is generic and extensible thanks to two other scenarios on different datasets

Temporal sequence mining using FCA and GALACTIC

International audienc

Fouille de séquences temporelles avec l’AFC et l’outil GALACTIC

International audienc

Proposition d’un modèle de trajectoires multi-aspects et multi-niveaux appliqué au tourisme

National audienceWe designed a semantic trajectory model responding to specific needs expressed by tourism analyst experts. Thus, this model takes into account : (i) the description of sequences of nested/hierarchical episodes, (ii) the definition of semantic aspects integrating spatial, temporal and thematic dimensions, and (iii) the association of such semantic aspects to positions or to trajectory episodes. Each of these features is necessary for the processing and analysis of tourist mobility data, which we will detail. For validation purposes, we experiment our model on two use cases of outdoor mobility traces that we computed in a processing chain. We also show that our model is generic and extensible.Dans un contexte d’analyse de traces de mobilité touristique, nous avons conçu un modèle de trajectoire sémantique répondant à des besoins spécifiques exprimés par des experts du tourisme. Ainsi, ce modèle prend en compte : (i) la description de séquences d’épisodes imbriqués/ hiérarchisés, (ii) la définition d’aspects sémantiques intégrant les dimensions spatiale, temporelle et thématique et (iii) l’association d’aspects sémantiques à des positions ou encore à des épisodes de trajectoire. Chacune de ces caractéristiques est nécessaire au traitement et à l’analyse de données de mobilité touristique que nous détaillerons. À des fins de validation, nous expérimentons notre modèle sur deux cas d’usage de traces de mobilité en extérieur que nous avons analysées dans une chaîne de traitement dédiée. Nous montrons également que notre modèle est générique et extensible

INFORSID 2020 Forum Jeunes Chercheuses Jeunes Chercheurs

This article presents a selection of four of the seven short articles from the Forum of junior researchers (JCJC) of INFORSID 2020. Snapshot of the French research landscape by doctoral students in information systems, thisarticle considers the topics of the detection of weak signals in social networks, temporal graphs, digital traces in the fieldof tourism and populating knowledge basesCet article reprend une sélection de quatre des sept articles courts du Forum Jeunes Chercheuses JeunesChercheurs (JCJC) d’INFORSID 2020. Instantané du paysage de la recherche française par des doctorants en systèmesd’information, cet article considère les thèmes de la détection de signaux faibles dans les réseaux sociaux, des graphestemporels, des traces spatio-temporelles numériques dans le domaine du tourisme et du peuplement de bases de connaissance

An ETL-like platform for the processing of mobility data

International audienceIn this article, we introduce a novel platform dedicated to the extraction, transformation and visualization of mobility data. This platform was developed in the framework of a French regional project (DA3T project) aiming at improving the management and valorisation of touristic cities via the fine-grained analysis of tourist mobility data. The system is totally modular, and non-computer scientists (such as geographers) can make processing pipelines from a variety of modules belonging to different categories (e.g., extraction, filtering, visualization, etc.). Each pipeline is created in order to help fulfil one or several reporting needs. Indeed, the results of those pipelines aim to be presented to local authorities and decision makers to assist them in improving infrastructure and tourism management. Beyond this main use case, the platform is also generic and aims to work with any kind of mobility data (not strictly limited to the tourism field). It is heavily inspired by traditional ETL (Extract, Transform, Load) software and processes

Recommandation et valorisation d'objets patrimoniaux hétérogènes

National audienc

Recommendation of Heterogeneous Cultural Heritage Objects for the Promotion of Tourism

The cultural heritage of a region, be it a highly visited one or not, is a formidable asset for the promotion of its tourism. In many places around the world, an important part of this cultural heritage has been catalogued by initiatives backed by governments and organisations. However, as of today, most of this data has been mostly unknown, or of difficult access, to the general public. In this paper, we present research that aims to leverage this data to promote tourism. Our first field of application focuses on the French Pyrenees. In order to achieve our goal, we worked on two fronts: (i) the ability to export this data from their original databases and data models to well-known open data platforms; and (ii) the proposition of an open-source algorithm and framework capable of recommending a sequence of cultural heritage points of interests (POIs) to be visited by tourists. This itinerary recommendation approach is original in many aspects: it not only considers the user preferences and popularity of POIs, but it also integrates different contextual information about the user as well as the relevance of specific sequences of POIs (strong links between POIs). The ability to export the cultural heritage data as open data and to recommend sequences of POIs are being integrated in a first prototype