Extraction de concepts sous contraintes dans des données d'expression de gènes

National audienceIn this paper, we propose a technique to extract constrained formal concepts

Un cadre théorique pour la gestion de grandes bases de motifs

National audienceLes algorithmes de fouille de données sont maintenant capables de traiter de grands volumes de données mais les utilisateurs sont souvent submergés par la quantité de motifs générés. En outre, dans certains cas, que ce soit pour des raisons de confidentialité ou de coûts, les utilisateurs peuvent ne pas avoir accès directement aux données et ne disposer que des motifs. Les utilisateurs n'ont plus alors la possibilité d'approfondir à partir des données initiales le processus de fouille de façon à extraire des motifs plus spécifiques. Pour remédier à cette situation, une solution consiste à gérer les motifs. Ainsi, dans cet article, nous présentons un cadre théorique permettant à un utilisateur de manipuler, en post-traitement, une collection de motifs préalablement extraite. Nous proposons de représenter la collection sous la forme d'un graphe qu'un utilisateur pourra ensuite exploiter à l'aide d'opérateurs algébriques pour y retrouver des motifs ou en chercher de nouveaux

Recherche efficace de motifs fréquents dans des grilles

National audienceGeneral-purpose exhaustive graph mining algorithms are seldom used in real life contexts due to the high complexity of the process mostly based on costly isomorphism tests and countless expansion possibilities. In this paper, we show how to exploit grid-based representations to efficiently extract frequent grid subgraphs, and we introduce an efficient grid mining algorithm called GRIMA designed to scale to large amount of data. We apply our algorithm on image classification problems. Experiments show that our algorithm is efficient and that adding the structure may help the image classification process.La complexité des algorithmes de fouille de graphes généraux est telle qu'ils sont peu utilisés en pratique. Cette complexité est due à la fois aux tests d'isomor-phisme et au grand nombre de combinaisons permettant d'étendre un graphe durant le processus de fouille. Dans cet article, nous proposons d'exploiter des représenta-tions géométriques régulières (des grilles) pour recher-cher efficacement des motifs fréquents dans un ensemble de grilles. Nous présentons un algorithme appelé GRIMA qui, contrairement aux algorithmes généraux, peut passer l'échelle. Nous appliquons cet algorithme à un problème de classification d'images, pour lesquelles nous proposons une représentation par Sac de grilles. Les expérimenta-tions montrent l'efficacité de notre algorithme et l'intérêt d'utiliser une représentation structurée pour représenter les images

GriMa: a Grid Mining Algorithm for Bag-of-Grid-Based Classification

International audienceGeneral-purpose exhaustive graph mining algorithms have seldom been used in real life contexts due to the high complexity of the process that is mostly based on costly isomorphism tests and countless expansion possibilities. In this paper, we explain how to exploit grid-based representations of problems to efficiently extract frequent grid subgraphs and create Bag-of-Grids which can be used as new features for classification purposes. We provide an efficient grid mining algorithm called GriMA which is designed to scale to large amount of data. We apply our algorithm on image classification problems where typical Bag-of-Visual-Words-based techniques are used. However, those techniques make use of limited spatial information in the image which could be beneficial to obtain more discriminative features. Experiments on different datasets show that our algorithm is efficient and that adding the structure may greatly help the image classification process

Accurate Visual Features for Automatic Tag Correction in Videos

International audienceWe present a new system for video auto tagging which aims at correcting the tags provided by users for videos uploaded on the Internet. Unlike most existing systems, in our proposal, we do not use the questionable textual information nor any supervised learning system to perform a tag propagation. We propose to compare directly the visual content of the videos described by different sets of features such as Bag-Of-visual-Words or frequent patterns built from them. We then propose an original tag correction strategy based on the frequency of the tags in the visual neighborhood of the videos. Experiments on a Youtube corpus show that our method can effectively improve the existing tags and that frequent patterns are useful to construct accurate visual features

Unsupervised Video Tag Correction System

National audienceWe present a new system for video auto tagging which aims at cor- recting and completing the tags provided by users for videos uploaded on the Internet. Unlike most existing systems, we do not learn any tag classifiers or use the questionable textual information to compare our videos. We propose to compare directly the visual content of the videos described by different sets of features such as Bag-of-visual-Words or frequent patterns built from them. Then, we propagate tags between visually similar videos according to the frequency of these tags in a given video neighborhood. We also propose a controlled experimental set up to evaluate such a system. Experiments show that with suitable features, we are able to correct a reasonable amount of tags in Web videos