Interactive Interpretation of Serial Episodes: Experiments in musical analysis

National audienceThe context of this work is the study of sequential data that can be represented with sequences of timestamped events. The aim is to explore these sequences with sequence mining to discover serial episodes which are frequent event subsequences that occur frequently in data (Mannila et al., 1997). The domain of melodic analysis is studied in this work : the aim is to highlight the structure of a musical piece by discovering its main melodic patterns. The episodes produced by the miner are examined by a user generally an expert of the domain who have to identify relevant episodes and interpret them. Meanwhile in the interpretation step, the user has to face to a recurrent overabundance of mining's results which makes difficult the identification of interesting ones. There is a real need to adopt a rigorous approach to methodically manage this step and assist the user's work. For this, we propose a visual and interactive approach to assist the interpretation of serial episodes. An Interactive approach to the interpretation of serial episodes We propose to assist the interpretation task by managing combinatorial redundancy in order to focus on relevant episodes. The assistance combines iteratively ranking and filtering useless episodes to help focusing on relevant ones. It has been exemplified in the Transmute prototype, a web-based application enabling user's interaction with events sequences and serial episodes that are represented graphically on a timeline with customisable icons. The interpretation process consists in the main iterative steps : ranking, selection and filtering. The user can choose measures to rank episodes and then select among them to display their occurrences in the sequence. When a choice is made, a filtering process is triggered to clean up other episodes that can no longer be selected following the previous selections of the user. Finally, the user can interpret the episodes by attaching them annotations and record the model resulting from the interpretation into a knowledge base. The ranking of episodes is performed thanks to several objective interestingness measures which estimate the relative importance and compactness of the episodes in the sequence. The first measure is the event coverage indicator which is the number of distinct events of the occurrences of an episode. The second measure is the spreading indicator which is the number of events of the sequence in the time intervals of the episode occurrences. The noise indicator is the difference between these two previous indicators and corresponds to the number of events of the sequence in the time intervals of the episode occurrences. Temporal measures may also be used when event duration are known. The selection of an episode by the user triggers the filtering process which is based on the event coverage of the selected episode. The remaining episodes are examined and occurrences having at least an event in common with the event coverage are discarded. The support is consequently updated and episodes whose support becomes less than the given frequency threshold are discarded. This results in removing combinatorial redundancy around the chosen episode and leads to a gradual diminution of the remaining episodes, allowing to the user a better focus on other episodes

Éléments de réflexion sur les composants d'ontologies et leur manipulation par RàPC

National audienceDans cet article, nous proposons quelques premiers éléments de réflexion sur les patrons de conception et les composants d'ontologies, et sur les liens existant avec le raisonnement à partir de cas. Les patrons d'ontologies permettent de guider la conception d'une ontologie et jouent encore le rôle de guides de bonnes pratiques. La conception d'une ontologie est une tâche complexe et nous analysons différentes façons de détecter ce que peut être un patron d'ontologie, la façon de l'adapter et de la réutiliser. Cet article est une première ébauche de réflexion qui demande à être précisé et étendu, notamment avec des exemples pratiques opérationnels, voire de nouvelles propositions de patrons de conception d'ontologie

Actes du 17ème séminaire sur le raisonnement à partir de Cas, Paris (29--30 juin)

Actes du séminaire RàPC 2009

Vers de nouvelles approches pour la capitalisation des modèles pour la simulation et l'optimisation : l'expérience du projet DIMOCODE

National audienceCe papier permet d'expliciter les fondements théoriques qui ont amené aux spécifications d'un nouveau type de plate-forme collaborative sur Internet, pour la capitalisation et la diffusion de modèles numériques et la mise en relation des savoirs-faire autour de ces modèles numériques. Le premier prototype, faisant l'objet du projet DIMOCODE soutenu par le CNRS, est détaill

Vers une théorie unifiée de l'adaptation en raisonnement à partir de cas

Colloque avec actes et comité de lecture.Le raisonnement à partir de cas (RàPC) exploite des épisodes de résolution de problème mémorisés appelés cas afin de résoudre de nouveaux problèmes. l'étape d'adaptation, la plus complexe et la plus importante en RàPC, est généralement étudiée dans le cadre restreint d'un domaine d'application. Dans cet article, nous proposons une première analyse de l'adaptation de cas indépendamment d'un domaine d'application spécifique. Nous proposons de combiner les étapes de remémoration et d'adaptation en un processus unique de planification qui construit une suite ordonnée d'opérations pour passer d'un état initial (le problème posé) à un état final (le problème résolu). Pour cela, nous argumentons l'hypothèse qu'un cas --- décrivant un problème et sa solution --- peut être considéré comme un plan de résolution de problème. Ainsi, le problème de l'adaptation d'un cas peut être appréhendé en étudiant le problème de l'adaptation d'un plan. Enfin, il est montré comment la remémoration et l'adaptation d'un cas peuvent être associés grâce aux notions de reformulation et de chemin de similarité. || Case-based reasoning exploits memorized problem solving episodes, called cases, in order to solve a new problem. Adaptation is a complex and crucial step of case-based reasoning which is generally studied in the restricted framework of an application dom

Une première formalisation de la phase d'élaboration du raisonnement à partir de cas

National audienceLa phase d'élaboration du raisonnement à partir de cas a pour objectif de préparer la remémoration en enrichissant la description du problème tel qu'il est saisi par l'utilisateur, afin d'obtenir le problème cible. Cet article tente une première formalisation de l'élaboration en s'appuyant sur un exemple et sous l'hypothèse, assez générale, selon laquelle les problèmes et solutions peuvent être considérés comme des ensembles (ou conjonctions) de descripteurs. Cette formalisation est une définition qui caractérise une fonction d'élaboration. Plusieurs fonctions d'élaboration sont possibles, de celle qui consiste à ne rien faire (le problème cible est le problème saisi par l'utilisateur) à celle qui consiste à ajouter tous les descripteurs déductibles du problème saisi et de la théorie du domaine. Un cas intermédiaire intéressant consiste à ne rajouter au problème saisi par l'utilisateur que les descripteurs susceptibles de jouer un rôle dans le raisonnement, i.e., ceux qui sont liés à des dépendances entre problèmes et solutions

Acquisition de connaissances du domaine d'un système de RàPC : une approche fondée sur l'analyse interactive des échecs d'adaptation --- le système FrakaS

National audienceUn système de raisonnement à partir de cas (RàPC) s'appuie sur des connaissances du domaine, en plus de la base de cas. L'acquisition de nouvelles connaissances du domaine doit améliorer les résultats d'un tel système. Cet article présente une approche pour une telle acquisition de connaissances qui est fondée sur les échecs du système. Le système de RàPC considéré est supposé produire des solutions qui sont cohérentes avec les connaissances du domaine mais mais ces solutions peuvent être incohérentes avec les connaissances de l'expert et cette incohérence constitue une situation d'échec. Grâce à une analyse interactive de cet échec, des connaissances sont acquises qui contribuent à remplir le fossé existant entre les connaissances du système et celles de l'expert. Un autre type d'échec apparait quand la solution présentée par le système n'est que partielle : certaines informations additionnelles sont requises pour pouvoir exploiter cette solution. Une fois de plus, l'interaction avec l'expert entraîne une acquisition de nouvelles connaissances. Cette approche a été implantée dans un prototype, baptisé FrakaS, et testé sur un exemple dans le domaine d'application de l'aide à la décision thérapeutique en cancérologie du sein

Réflexions sur la place du RàPC dans trois domaines de recherche actuels

National audienceDans cet article, nous nous intéressons à la place du raisonnement à partir de cas par rapport à trois domaines de recherche où les enjeux sont actuellement considérables : la gestion des connaissances (et l'aide à la décision), le Web sémantique (avec entre autres et la recherche d'information et le traitement de requêtes complexes), et enfin l'extraction de connaissances dans des bases de données

An Algorithm for Adaptation in Case-based Reasoning

Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.International audienceThe adaptation process is an important and complex step of case-based reasoning (CBR) and is most of the time designed for a specific application. This article presents a domain-independent algorithm for adaptation in CBR. Cases are mapped to a set of numerical descriptors filled with values and local constraint intervals. The algorithm computes every target solution descriptor by combining a source solution, a matching expressed as intervals of variations and dependencies between the source problem and its solution. It determines for every target solution descriptor an interval of the admissible values. In this interval, actual values satisfying global constraints can be chosen. This generic approach to adaptation is operational and introduces general and domain-independent adaptation operators. Therefore, this study is a contribution to the design of a general algorithm for adaptation in CBR

Faillure Analysis for Domain Knowledge Acquisition in a Knowledge-Intensive CBR System

International audienceA knowledge-intensive case-based reasoning system has profit of the domain knowledge, together with the case base. Therefore, acquiring new pieces of domain knowledge should improve the accuracy of such a system. This paper presents an approach for knowledge acquisition based on some failures of the system. The CBR system is assumed to produce solutions that are consistent with the domain knowledge but that may be inconsistent with the expert knowledge, and this inconsistency constitutes a failure. Thanks to an interactive analysis of this failure, some knowledge is acquired that contributes to fill the gap from the system knowledge to the expert knowledge. Another type of failures occurs when the solution produced by the system is only partial: some additional pieces of information are required to use it. Once again, an interaction with the expert involves the acquisition of new knowledge. This approach has been implemented in a prototype, called FrakaS, and tested in the application domain of breast cancer treatment decision support