Classification of Message Spreading in a Heterogeneous Social Network

Nowadays, social networks such as Twitter, Facebook and LinkedIn become increasingly popular. In fact, they introduced new habits, new ways of communication and they collect every day several information that have different sources. Most existing research works fo-cus on the analysis of homogeneous social networks, i.e. we have a single type of node and link in the network. However, in the real world, social networks offer several types of nodes and links. Hence, with a view to preserve as much information as possible, it is important to consider so-cial networks as heterogeneous and uncertain. The goal of our paper is to classify the social message based on its spreading in the network and the theory of belief functions. The proposed classifier interprets the spread of messages on the network, crossed paths and types of links. We tested our classifier on a real word network that we collected from Twitter, and our experiments show the performance of our belief classifier

Second-Order Belief Hidden Markov Models

Hidden Markov Models (HMMs) are learning methods for pattern recognition. The probabilistic HMMs have been one of the most used techniques based on the Bayesian model. First-order probabilistic HMMs were adapted to the theory of belief functions such that Bayesian probabilities were replaced with mass functions. In this paper, we present a second-order Hidden Markov Model using belief functions. Previous works in belief HMMs have been focused on the first-order HMMs. We extend them to the second-order model

Naive possibilistic classifiers for imprecise or uncertain numerical data

International audienceIn real-world problems, input data may be pervaded with uncertainty. In this paper, we investigate the behavior of naive possibilistic classifiers, as a counterpart to naive Bayesian ones, for dealing with classification tasks in the presence of uncertainty. For this purpose, we extend possibilistic classifiers, which have been recently adapted to numerical data, in order to cope with uncertainty in data representation. Here the possibility distributions that are used are supposed to encode the family of Gaussian probabilistic distributions that are compatible with the considered dataset. We consider two types of uncertainty: (i) the uncertainty associated with the class in the training set, which is modeled by a possibility distribution over class labels, and (ii) the imprecision pervading attribute values in the testing set represented under the form of intervals for continuous data. Moreover, the approach takes into account the uncertainty about the estimation of the Gaussian distribution parameters due to the limited amount of data available. We first adapt the possibilistic classification model, previously proposed for the certain case, in order to accommodate the uncertainty about class labels. Then, we propose an algorithm based on the extension principle to deal with imprecise attribute values. The experiments reported show the interest of possibilistic classifiers for handling uncertainty in data. In particular, the probability-to-possibility transform-based classifier shows a robust behavior when dealing with imperfect data

Une intervention brève sur les directives anticipées (DA) auprès des médecins généralistes modifie-t-elle leurs connaissances et permet-elle d’améliorer la diffusion des DA auprès des patients ?

Advance Directives (ADs) started having a legal value in France with the Léonetti Act, but they are very rarely used. The objective is to evaluate whether an intervention with GPs helps increasing awareness and use of ADs.I designed a questionnaire and provided standard information to the GPs of Paris’s 15th district. I called them 6 to 8 weeks later and asked them if they had spoken about AD with some patients.I met 43 GPs. 38 of them had heard about the Leonetti Act but only 16 about ADs. After my intervention, 42/43 admitted it had improved their knowledge of ADs. In addition, receiving the information had increased the usefulness of ADs in their view. However GPs still thought ADs difficult to write in practice. Out of 35 GPs, re-contacted on average 50 days after my intervention, and recipient of 20 ADs in total in 2011, 15 of them had talked about ADs to 27 patients. A short intervention with GPs is successful in improving the diffusion of ADs, even if it’s not easy to talk about.Les directives anticipées (DA) ont un statut légal en France depuis la loi Léonetti sur la fin de vie en 2005. Elles sont reconnues dans la plupart des pays européens, mais elles sont très peu répandues. L’objectif de mon étude est de voir si une intervention brève auprès des médecins généralistes augmente la diffusion des DA.J’ai réalisé un questionnaire et une information standardisée sur les directives anticipées auprès des médecins généralistes du 15e arrondissement de Paris. Puis je les ai rappelés 6 à 8 semaines plus tard pour savoir s’ils avaient abordé les DA avec certains de leurs patients.J’ai rencontré 43 médecins. 38 avaient entendu parler de la loi Léonetti mais seulement 16 des DA. Après mon intervention, 42/43 admettaient avoir des connaissances plus précises sur les directives anticipées. Ils pensaient les DA plus utiles pour les patients comme pour les soignants qu’avant l’information, mais ils les pensaient toujours peu faisables dans leur pratique quotidienne. Sur 35 médecins recontactés à 50 jours en moyenne, 15 ont parlé de directives anticipées avec 27 patients, alors que parmi ces 35 médecins, 5 médecins étaient dépositaires de seulement 20 DA sur l’année 2011.L’intervention orale brève en entretien individuel auprès des médecins généralistes est donc une bonne méthode pour l’augmentation de la diffusion des directives anticipées, en accord avec la littérature. J’ai par ailleurs réfléchi sur les facteurs limitant leur diffusion, comme le flou juridique du consentement à priori ou encore l’absence de fichier national des DA.Les Directives anticipées sont un droit du patient et permettent de valoriser le principe d’autonomie même si la fin de vie reste un sujet difficile à aborder. Il faudrait agir en France pour permettre qu’elles soient mieux connues des patients et des soignants

Leucémie aigüe myéoblastique de l'enfant trisomique 21 en France entre 1990 et 2003 (influence du traitement sur le pronostic)

FORT-DE-FRANCE-CHRU-BU (972332102) / SudocBORDEAUX2-BU Santé (330632101) / SudocPARIS-BIUM (751062103) / SudocSudocFranceF

Détection de nouveauté dans le cadre de la théorie des fonctions de croyance (applications à la surveillance d'un système d'incinération de déchets)

Cette thèse apporte deux contributions principales, l'une à la construction de fonctions de croyance et l'autre au problème de détection de nouveauté. La première partie de la thèse résume les principales notions de la théorie des fonctions de croyance (Fe) avant d'introduire les contributions associées. Le problème considéré est celui dans lequel la variable d'intérêt est définie comme le résultat dune expérience aléatoire. Deux techniques basées sur des observations passées, et permettant de prédire quelle sera la prochaine observation, sont introduites. La seconde partie de la thèse établit un état de l'art de la classification à une classe avant de montrer quels peuvent être les apports de la théorie des FC dans ce domaine, notamment pour la comparaison ou la combinaison des sorties de différents classifieurs. Une application à la surveillance d'un procédé d'incinération de déchets est présentée en troisième partie de la thèse. Les résultats obtenus sont détaillés et critiqués.Abstract the main two contributions of this PhD Thesis are related with the belief function theory and the problem of novelty detection. The thesis is divided into three parts. The first introduces the main notions pertaining to the belief function theory before describing the associated contributions. The special case considered here is that where the variable of interest is defined from the result of a random experiment. Based on past observations, we introduce two different approaches to predict what the next observation will be. In the second part, the state of the art on the one-class classification problem is summarized before the benefits of the use of belief functions in this domain are shown. Indeed, this theory can be used together with novelty detectors so that the outputs of different classifiers are all expressed in the form of belief functions. The latter can then be compared or combined. Finally, an application to the monitoring of waste incineration plants is detailed.COMPIEGNE-BU (601592101) / SudocSudocFranceF

Presencia de diabetes mellitus tipo 2 en pacientes ingresados al servicio de angiografía con diagnóstico de enfermedad coronaria aguda sintomática en el Hospital General de las Fuerzas Armadas de Ecuador durante el período de enero del 2007 a diciembre del 2008

INTRODUCCIÓN: La Diabetes Mellitus Tipo 2 (DM 2) es una patología que aumenta 2 a 4 veces el riesgo de enfermedad coronaria aguda (ECA) debido a sus efectos ateroscleróticos. OBJETIVO: Determinar la relación entre la DM 2 y otros factores de riesgo cardiovascular (dislipidemia, hipertensión, tabaquismo) en asociación con ECA, en pacientes ingresados al servicio de angiografía del Hospital General de las Fuerzas Armadas del Ecuador entre enero del 2007 y diciembre del 2008. METODOLOGÍA. Se realizó un estudio analítico observacional transversal. Se incluyó 71 pacientes con diagnóstico de ECA de un total de 142 pacientes ingresados al servicio de angiografía del Hospital General de las Fuerzas Armadas del Ecuador entre enero del 2007 y diciembre del 2008. Se determinó el número de pacientes con DM 2, dislipidemia, hipertensión, tabaquismo y su relación con la institución militar. Se utilizó medidas de asociación (OR) y de significación estadística (intervalo de confianza y valor de p). RESULTADOS: De los 71 pacientes con ECA 62% tuvieron hipertensión, 59,2% tuvieron dislipidemia, 29,6% tuvieron DM 2 y 15,5% presentaron tabaquismo. La frecuencia de los pacientes con ECA, con por lo menos uno de los factores de riesgo, fue de 85,9%. Los pacientes con ECA vinculada a DM 2, presentaron una asociación estadísticamente significativa (OR=2,29, IC 95% [1,009-5,203], p=0,045) comparados con el grupo control sin ECA y DM 2. De la misma manera, aquellos pacientes con DM 2 y dislipidemia, presentaron una asociación estadísticamente X significativa con ECA (OR = 5,7, IC 95% [1,82 – 17,93], p = 0,001)..

Modelling and Fusion of Imperfect Implication Rules

In this paper, we develop a method to find the uncertain consequent by fusing the uncertain antecedent and the uncertain implication rule. In particular with Dempster-Shafer theoretic models utilized to capture the uncertainty intervals associated with the antecedent and the rule itself, we derive bounds on the confidence interval associated with the rule consequent. We derive inequalities for the belief and plausibility values of the consequent and with least commitment choice they become equations. We also demonstrate the consistency of our model with probability and classical logic