Šiuolaikinių informacinių sistemų kūrimas darosi vis sudėtingesnis ir daugiau išteklių reikalaujantis procesas, nes kuriamoms informacinėms sistemoms keliami vis didesni reikalavimai. Šiame darbe pristatomas ontologijos kūrimo būdas formalių konceptų pagrindu. Ontologijos leidžia saugoti žinias apie dalykinę sritį. Kaip žinoma, ontologijų kūrimas yra sudėtingas procesas, reikalaujantis daug pastangų bei ekspertinių žinių. Dauguma šiuolaikinių informacinių sistemų yra pradedamos kurti iš naujo, nepasinaudojus turimomis žiniomis. Veltui gaištamas laikas, susiduriama su tomis pačiomis problemomis, daromos klaidos. Ontologijų panaudojimas leidžia pasinaudoti jau turimomis žiniomis kuriant naujas informacines sistemas. Disertacijoje siūlomas ontologijų sudarymo metodas naudojant formalius konceptus, kurie praplėsti taisyklėmis. Analitinėje darbo dalyje pristatomos ontologijos ir formalių konceptų sąvokos ir reikšmė šiuolaikinėse informacinėse sistemose. Pateikiamas egzistuojančių formalių konceptų panaudojimo būdų bei ontologijų kūrimo metodų tyrimas. Metodui įvertinti siūloma taikyti naudos vertinimo metodą. Paskutiniame disertacijos skyriuje aprašomi eksperimentai, kuriuose dalykinių sričių ontologijos yra kuriamos naudojant formalius konceptus. Šiems eksperimentams įgyvendinti buvo sukurti programiniai įrankiai, kurie praplėtė šiuolaikinius ontologijų kūrimo metodus. Pabaigoje pateikiami eksperimento rezultatai ir išvados. / Knowledge is widely used in development of modern information systems. One of the ways to represent knowledge is ontologies. They make it possible to shorten the time of information system development and to reduce costs. Moreover, it is an opportunity to re-use the knowledge. The objective of the thesis is to propose a method that allows partially simplifying and automating an ontology development process. Typically, an ontology development process consists of four phases: collection of terms, analysis of terms, specification and representation. A first stage of ontology development process is to capture the entire domain identified in terms of their mutual relations and definitions. During the analysis phase the collected terms are analysed: different terms for describing the same objects or phenomena are searched. The next step can be performed using the selected ontology development tool. This determines the display language and ontology selection. For example, enterprise specialists (low level IT specialists) can compose ontology by using ontology development tools. The above described ontology development process is rather slow and requires scrupulous work. Human involvement in every step of an ontology development process makes big influence on performance. Different people can not create identical ontologies even developing the same subject area ontology. We believe that the situation can be improved by the qualitative leap which would enable the acceleration of the... [to full text]

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L’étude de structures de communautés dans les réseaux devient de plus en plus une question importante. La connaissance des modules de base (communautés) des réseaux nous aide à bien comprendre leurs fonctionnements et comportements, et à appréhender les performances de ces systèmes. Une communauté dans un graphe (réseau) est définie comme un ensemble de noeuds qui sont fortement liés entre eux, mais faiblement liés avec le reste du graphe. Les membres de la même communauté partagent les mêmes centres d’intérêt. L’originalité de nos travaux de recherche consiste à montrer qu’il est pertinent d’utiliser l’analyse formelle de concepts pour la détection de communautés, contrairement aux approches classiques qui utilisent des graphes. Nous avons notamment étudié plusieurs problèmes posés par la détection de communautés dans les réseaux sociaux : (1) l’évaluation des méthodes de détection de communautés proposées dans la littérature, (2) la détection de communautés disjointes et chevauchantes, et (3) la modélisation et l’analyse des réseaux sociaux de données tridimensionnelles. Pour évaluer les méthodes de détection de communautés proposées dans la littérature, nous avons abordé ce sujet en étudiant tout d’abord l’état de l’art qui nous a permis de présenter une classification des méthodes de détection de communautés en évaluant chacune des méthodes présentées dans la littérature (les méthodes les plus connues). Pour le deuxième volet, nous nous sommes ensuite intéressés à l’élaboration d’une approche de détection de communautés disjointes et chevauchantes dans des réseaux sociaux homogènes issus de matrices d’adjacence (données dites à un seul mode ou une seule dimension), en exploitant des techniques issues de l’analyse formelle de concepts. Nous avons également porté un intérêt particulier aux méthodes de modélisation de réseaux sociaux hétérogènes. Nous nous sommes intéressés en particulier aux données tridimensionnelles et proposé dans ce cadre une approche de modélisation et d’analyse des réseaux sociaux issus de données tridimensionnelles. Cette approche repose sur un cadre méthodologique permettant d’appréhender au mieux cet aspect tridimensionnel des données. De plus, l’analyse concerne la découverte de communautés et de relations dissimulées qui existent entre les différents types d’individus de ces réseaux. L’idée principale réside dans l’extraction de communautés et de règles d’association triadiques à partir de ces réseaux hétérogènes afin de simplifier et de réduire la complexité algorithmique de ce processus. Les résultats obtenus serviront par la suite à une application de recommandation de liens et de contenus aux individus d’un réseau social. / The study of community structure in networks became an increasingly important issue. The knowledge of core modules (communities) of networks helps us to understand how they work and behaviour, and to understand the performance of these systems. A community in a graph (network) is defined as a set of nodes that are strongly linked, but weakly linked with the rest of the graph. Members of the same community share the same interests. The originality of our research is to show that it is relevant to use formal concept analysis for community detection unlike conventional approaches using graphs. We studied several problems related to community detection in social networks : (1) the evaluation of community detection methods in the literature, (2) the detection of disjointed and overlapping communities, and (3) modelling and analysing heterogeneous social network of three-dimensional data. To assess the community detection methods proposed in the literature, we discussed this subject by studying first the state of the art that allowed us to present a classification of community detection methods by evaluating each method presented in the literature (the best known methods). For the second part, we were interested in developing a disjointed and overlapping community detection approach in homogeneous social networks from adjacency matrices (one mode data or one dimension) by exploiting techniques from formal concept analysis. We paid also a special attention to methods of modeling heterogeneous social networks. We focused in particular to three-dimensional data and proposed in this framework a modeling approach and social network analysis from three-dimensional data. This is based on a methodological framework to better understand the threedimensional aspect of this data. In addition, the analysis concerns the discovery of communities and hidden relationships between different types of individuals of these networks. The main idea lies in mining communities and rules of triadic association from these heterogeneous networks to simplify and reduce the computational complexity of this process. The results will then be used for an application recommendation of links and content to individuals in a social network.

Les Architectures Orientées Services (SOA) se sont progressivement imposées comme outil incontournable dans les échanges inter-entreprises grâce à leurs potentiels stratégiques et technologiques. Leurs mise en oeuvre est concrétisée à travers les services Web dont l'un des principaux atouts est leur composabilité. Avec l'émergence du Web sémantique la découverte et la composition de services Web sémantiques constituent un réel défi. Le processus de découverte s'appui généralement sur les registres traditionnels offrant des descriptions syntaxiques regroupés statiquement, ce qui pose un problème lié à l'hétérogénéité des descriptions syntaxiques et à la rigidité de la classification. Le processus de composition dépend à son tour de la qualité de l'appariement des services. Nous proposons dans cette thèse une architecture d'un framework qui couvre toutes les phases du processus de composition. Ensuite, nous proposons une mesure de similarité sémantique pour un appariement entre les descriptions des services Web. Le processus de découverte de services Web s'appuie sur la similarité entre les services, le formalisme d'Analyse de Concepts Formels et l'organisation des services en treillis. La composition ensuite repose sur l'établissement de services composites cohérents et pertinaents pour la fonctionnalité espérée. Les points forts de cette architecture sont l'adaptation et l'intégration des technologies sémantiques, le calcul de similarité sémantique et l'utilisation de cette similarité sémantique et du formalisme FCA afin d'optimiser le processus de composition. / Service Oriented Architectures (SOA) have been progressively confirmed as an essential tool in inter-companies exchanges thanks to their strategic and technological potential. Their implementation is realised through Web services. One of the main assets of services is their compostability. With the emergence of the semantic Web, the discovery and composition of semantic Web services become a real challenge. The discovery process is generally based on traditional registries with syntactic descriptions where services are statically grouped. This poses a problem related to the heterogeneity of syntactic descriptions and the rigidity of the classification. The composition process depends on the Web service matching quality processed in the discovery phase. We propose in this dissertation an architecture of a framework that covers all the phases of the composition process. Then, we propose a semantic similarity measure Web services. The Web services discovery process relies on the proposed similarity measure, the formal concept analysis (FCA) formalism, and the organisation of lattice services. The composition is then based on the establishment of coherent and relevant composite services for the expected functionality. The main strengths of this architecture are the adaptation and integration of semantic technologies, the calculation of semantic similarity and the use of this semantic similarity and the FCA formalism in order to optimise the composition process.

Cette thèse présente un cadre de travail d'analyse de trajectoires contenant une phase de prétraitement et un processus d’extraction de trajectoires d’objets mobiles. Le cadre offre des fonctions visuelles reflétant le comportement d'évolution des motifs de trajectoires. L'originalité de l’approche est d’allier extraction de motifs fréquents, extraction de motifs émergents et analyse formelle de concepts pour analyser les trajectoires. A partir des données de trajectoires, les méthodes proposées détectent et caractérisent les comportements d'évolution des motifs. Trois contributions sont proposées : Une méthode d'analyse des trajectoires, basée sur les concepts formels fréquents, est utilisée pour détecter les différents comportements d’évolution de trajectoires dans le temps. Ces comportements sont “latents”, "emerging", "decreasing", "lost" et "jumping". Ils caractérisent la dynamique de la mobilité par rapport à l'espace urbain et le temps. Les comportements détectés sont visualisés sur des cartes générées automatiquement à différents niveaux spatio-temporels pour affiner l'analyse de la mobilité dans une zone donnée de la ville. Une deuxième méthode basée sur l'extraction de concepts formels séquentiels fréquents a également été proposée pour exploiter la direction des mouvements dans la détection de l'évolution. Enfin, une méthode de prédiction basée sur les chaînes de Markov est présentée pour prévoir le comportement d’évolution dans la future période pour une région. Ces trois méthodes sont évaluées sur ensembles de données réelles . Les résultats expérimentaux obtenus sur ces données valident la pertinence de la proposition et l'utilité des cartes produites / This dissertation presents a trajectory analysis framework, which includes both a preprocessing phase and trajectory mining process. Furthermore, the framework offers visual functions that reflect trajectory patterns evolution behavior. The originality of the mining process is to leverage frequent emergent pattern mining and formal concept analysis for moving objects trajectories. These methods detect and characterize pattern evolution behaviors bound to time in trajectory data. Three contributions are proposed: (1) a method for analyzing trajectories based on frequent formal concepts is used to detect different trajectory patterns evolution over time. These behaviors are "latent", "emerging", "decreasing", "lost" and "jumping". They characterize the dynamics of mobility related to urban spaces and time. The detected behaviors are automatically visualized on generated maps with different spatio-temporal levels to refine the analysis of mobility in a given area of the city, (2) a second trajectory analysis framework that is based on sequential concept lattice extraction is also proposed to exploit the movement direction in the evolution detection process, and (3) prediction method based on Markov chain is presented to predict the evolution behavior in the future period for a region. These three methods are evaluated on two real-world datasets. The obtained experimental results from these data show the relevance of the proposal and the utility of the generated maps