Traitement automatique des données hétérogènes liées à l'aménagement des territoires

National audienceLa notion d'aménagement du territoire fait référence à différents concepts tels que les informations spatiales et temporelles, les acteurs, les opinions, l'histoire, la politique, etc. Aujourd'hui, avec le développement des technologies numériques (blogs, forums, réseaux sociaux, etc.), l'ensemble des acteurs impliqués s'expriment et tous les documents textuels ainsi produits constituent une source considérable d'informations qu'il est crucial d'analyser. Dans cet article, nous souhaitons poser les premières bases d'une méthode automatique d'extraction de connaissances permettant d'analyser le ressenti (opinion et/ou sentiment) des acteurs impliqués à partir d'un corpus de données totalement hétérogènes constitués spécifiquement pour un territoire. Une telle approche, qui se situe dans le domaine de la science des données, offrira aux décideurs et aux usagers d'un territoire un environnement leur permettant d'en obtenir les clefs de lecture et d'en mesurer tous les enjeux et les contours

Spatio-Temporal Data Mining: From Big Data to Patterns

Abstract Technological advances in terms of data acquisition enable to better monitor dynamic phenomena in various domains (areas, fields) including environment. The collected data is more and more complex -spatial, temporal, heterogeneous and multi-scale. Exploiting this data requires new data analysis and knowledge discovery methods. In that context, approaches aimed at discovering spatio-temporal patterns are particularly relevant. This paper 1 focuses on spatio-temporal data and associated data mining methods

OLAP-Sequential Mining: Summarizing Trends from Historical Multidimensional Data using Closed Multidimensional Sequential Patterns

International audienceData warehouses are now well recognized as the way to store historical data that will then be available for future queries and analysis. In this context, some challenges are still open, among which the problem of mining such data. OLAP mining, introduced by J. Han in 1997, aims at coupling data mining techniques and data warehousing. These techniques have to take the specificities of such data into account. One of the specificities that is often not addressed by classical methods for data mining is the fact that data warehouses describe data through several dimensions. Moreover, the data are stored through time, and we thus argue that sequential patterns are one of the best ways to summarize the trends from such databases. Sequential pattern mining aims at discovering correlations among events through time. However, the number of patterns can become very important when taking several analysis dimensions into account, as it is the case in the framework of multidimensional databases. This is why we propose here to define a condensed representation without loss of information: closed multidimensional sequential patterns. This representation introduces properties that allow to deeply prune the search space. In this paper, we also define algorithms that do not require candidate set maintenance. Experiments on synthetic and real data are reported and emphasize the interest of our proposal

Motifs Séquentiels Discriminants pour les puces ADN

National audienceDécouvrir de nouvelles informations sur les groupes de gènes impliqués dans une maladie est un véritable challenge. Les puces ADN sont des outils puissants pour l'analyse des expressions de gènes. Elles mesurent l'expression de milliers de gènes dans différentes conditions biologiques. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche mettant en évidence des relations d'ordre entre les expressions de gènes. Tout d'abord, nous extrayons des motifs séquentiels qui peuvent être utilisés comme matériel d'étude par les biologistes. Or, comme la densité des bases issues des puces à ADN rend difficile l'extraction de ces motifs, nous introduisons une source de connaissances pendant le processus de fouille. De cette manière, l'espace de recherche est réduit et les résultats obtenus sont plus pertinents d'un point de vue biologique. Les expérimentations sur des données réelles soulignent la pertinence de notre proposition

Up and Down: Mining Multidimensional Sequential Patterns Using Hierarchies

International audienceData warehouses contain large volumes of time-variant data stored to help analysis. Despite the evolution of OLAP analysis tools and methods, it is still impossible for decision makers to find data mining tools taking the specificity of the data (e.g. multidimensionality, hierarchies, time-variant) into account. In this paper, we propose an original method to automatically extract sequential patterns taking hierar- chies into account. This method extracts patterns that describe the inner trends by displaying patterns that either go from precise knowledge to general knowledge or go from general knowledge to precise knowledge. For instance, one rule exhibited could be data contain first many sales of coke in Paris and lemonade in London for the same date, followed by a large number of sales of soft drinks in Europe, which is said to be divergent (as precise results like coke precede general ones like soft drinks). On the opposite, rules like data contain first many sales of soft drinks in Europe and chips in London for the same date, followed by a large number of sales of coke in Paris are said to be convergent. In this paper, we define the concepts related to this original method as well as the associated algorithms. The experiments which we carried out show the interest of our proposal

Fouille de données complexes : des relevés terrain aux données satellitaires pour la cartographie de paysages agricoles

National audienceDans cet article, nous présentons une approche préliminaire de caractérisation des paysages ruraux et de leurs systèmes de culture à partir de techniques de fouille de données (recherche d'itemsets fréquents). Cette méthode permet de coupler des données de relevé terrain aux indicateurs de texture extraits des images satellites. Sa mise en œuvre sur des données associées au Mali pose les premières bases d'une méthode originale d'extraction de motifs séquentiels à partir de données complexes

IFO2: A uniform approach for information system modelling

This paper is devoted to the IFO2 conceptual model, an extension of the semantic IFO model defined by S. Abiteboul and R. Hull. Its originalities are a uniform approach for both structural and behavioural application specifications, a "wholeobject" and "whole-event" approach, the use of constructors to express cornbinations of objects or events, the modularity and re-usability of specifications in order to optimize the designer's work. Furtherrnore, it offers an overview of the modelled system. To complement the modelling part, IFO2 includes a derivation component to perforrn the implementation of specifications by using an object-oriented or an active DBMS