Modeling spinal muscular atrophy in Drosophila links Smn to FGF signaling

FGF signaling in neurons is regulated by Survival Motor Neuron, a component of a complex that regulates snRNP biogenesis and FGF receptor expression

Bandit algorithms for data extraction on social media

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la collecte de données en temps réel dans les médias sociaux. En raison des différentes limitations imposées par ces médias, mais aussi de la quantité très importante de données, il n’est pas envisageable de collecter la totalité des données produites par des sites tels que Twitter. Par conséquent, pour être en mesure de récolter des informations pertinentes, relativement à un besoin prédéfini, il est nécessaire de se focaliser sur un sous-ensemble des données existantes. Dans ce travail, nous considérons chaque utilisateur d’un réseau social comme une source de données pouvant être écoutée à chaque itération d’un processus de collecte, en vue de capturer les données qu’elle produit. Ce processus, dont le but est de maximiser la qualité des informations récoltées, est contraint à chaque pas de temps par le nombre d’utilisateurs pouvant être écoutés simultanément. Le problème de sélection du sous-ensemble de comptes à écouter au fil du temps constitue un problème de décision séquentielle sous contraintes, que nous formalisons comme un problème de bandit avec sélections multiples. Dans cette optique, nous proposons plusieurs modèles visant à identifier en temps réel les utilisateurs les plus pertinents. Dans un premier temps, le cas du bandit dit stochastique, dans lequel chaque utilisateur est associé à une distribution de probabilité stationnaire, est étudié. Par la suite, nous étudions deux modèles de bandit contextuel, l’un stationnaire et l’autre non stationnaire, dans lesquels l’utilité de chaque utilisateur peut être estimée de façon plus efficace en supposant une certaine structure, permettant ainsi de mutualiser l’apprentissage. En particulier, la première approche introduit la notion de profil, qui correspond au comportement moyen de chaque utilisateur. La seconde approche prend en compte l’activité d’un utilisateur à un instant donné pour prédire son comportement futur. Pour finir, nous nous intéressons à des modèle permettant de prendre en compte des dépendances temporelles complexes entre les utilisateurs, grâce à des transitions entre états cachés du système d’une itération à la suivante. Chacune des approches proposées est validée sur des données artificielles et réelles.In this thesis, we study the problem of real time data capture on social media. Due to the different limitations imposed by those media, but also to the very large amount of information, it is not possible to collect all the data produced by social networks such as Twitter. Therefore, to be able to gather enough relevant information related to a predefined need, it is necessary to focus on a subset of the information sources. In this work, we focus on user-centered data capture and consider each account of a social network as a source that can be listened to at each iteration of a data capture process, in order to collect the corresponding produced contents. This process, whose aim is to maximize the quality of the information gathered, is constrained at each time step by the number of users that can be monitored simultaneously. The problem of selecting a subset of accounts to listen to over time is a sequential decision problem under constraints, which we formalize as a bandit problem with multiple selections. Therefore, we propose several bandit models to identify the most relevant users in real time. First, we study of the case of the so-called stochastic bandit, in which each user corresponds to a stationary distribution. Then, we introduce two contextual banditmodels, one stationary and the other non stationary, in which the utility of each user can be estimated more efficiently by assuming some underlying structure in the reward space. In particular, the first approach introduces the notion of profile, which corresponds to the average behavior of each user. On the other hand, the second approach takes into account the activity of a user at a given instant in order to predict his future behavior. Finally, we are interested in models that are able to take into account complex temporal dependencies between users, with the use of a latent space within which the information transits from one iteration to the other. Moreover, each of the proposed approaches is validated on both artificial and real datasets

Algorithmes de bandits pour la collecte d’informations en temps réel dans les réseaux sociaux

In this thesis, we study the problem of real time data capture on social media. Due to the different limitations imposed by those media, but also to the very large amount of information, it is not possible to collect all the data produced by social networks such as Twitter. Therefore, to be able to gather enough relevant information related to a predefined need, it is necessary to focus on a subset of the information sources. In this work, we focus on user-centered data capture and consider each account of a social network as a source that can be listened to at each iteration of a data capture process, in order to collect the corresponding produced contents. This process, whose aim is to maximize the quality of the information gathered, is constrained at each time step by the number of users that can be monitored simultaneously. The problem of selecting a subset of accounts to listen to over time is a sequential decision problem under constraints, which we formalize as a bandit problem with multiple selections. Therefore, we propose several bandit models to identify the most relevant users in real time. First, we study of the case of the so-called stochastic bandit, in which each user corresponds to a stationary distribution. Then, we introduce two contextual banditmodels, one stationary and the other non stationary, in which the utility of each user can be estimated more efficiently by assuming some underlying structure in the reward space. In particular, the first approach introduces the notion of profile, which corresponds to the average behavior of each user. On the other hand, the second approach takes into account the activity of a user at a given instant in order to predict his future behavior. Finally, we are interested in models that are able to take into account complex temporal dependencies between users, with the use of a latent space within which the information transits from one iteration to the other. Moreover, each of the proposed approaches is validated on both artificial and real datasets.Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la collecte de données en temps réel dans les médias sociaux. En raison des différentes limitations imposées par ces médias, mais aussi de la quantité très importante de données, il n’est pas envisageable de collecter la totalité des données produites par des sites tels que Twitter. Par conséquent, pour être en mesure de récolter des informations pertinentes, relativement à un besoin prédéfini, il est nécessaire de se focaliser sur un sous-ensemble des données existantes. Dans ce travail, nous considérons chaque utilisateur d’un réseau social comme une source de données pouvant être écoutée à chaque itération d’un processus de collecte, en vue de capturer les données qu’elle produit. Ce processus, dont le but est de maximiser la qualité des informations récoltées, est contraint à chaque pas de temps par le nombre d’utilisateurs pouvant être écoutés simultanément. Le problème de sélection du sous-ensemble de comptes à écouter au fil du temps constitue un problème de décision séquentielle sous contraintes, que nous formalisons comme un problème de bandit avec sélections multiples. Dans cette optique, nous proposons plusieurs modèles visant à identifier en temps réel les utilisateurs les plus pertinents. Dans un premier temps, le cas du bandit dit stochastique, dans lequel chaque utilisateur est associé à une distribution de probabilité stationnaire, est étudié. Par la suite, nous étudions deux modèles de bandit contextuel, l’un stationnaire et l’autre non stationnaire, dans lesquels l’utilité de chaque utilisateur peut être estimée de façon plus efficace en supposant une certaine structure, permettant ainsi de mutualiser l’apprentissage. En particulier, la première approche introduit la notion de profil, qui correspond au comportement moyen de chaque utilisateur. La seconde approche prend en compte l’activité d’un utilisateur à un instant donné pour prédire son comportement futur. Pour finir, nous nous intéressons à des modèle permettant de prendre en compte des dépendances temporelles complexes entre les utilisateurs, grâce à des transitions entre états cachés du système d’une itération à la suivante. Chacune des approches proposées est validée sur des données artificielles et réelles