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Tous les domaines de la science et de la technologie produisent de gros volume de données hétérogènes. L'exploration de tels volumes de données reste toujours un défi. Peu de travaux ciblent l'exploration et l'analyse de données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. Dans ce travail, nous proposons une contribution à la découverte de connaissances dans les données séquentielles hétérogènes. Nous étudions trois axes de recherche différents: (i) l'extraction de motifs séquentiels, (ii) la classification et (iii) le clustering des données séquentielles. Tout d'abord, nous généralisons la notion de séquence multidimensionnelle en considérant la structure complexe et hétérogène. Nous présentons une nouvelle approche MMISP pour extraire des motifs séquentiels à partir de données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. MMISP génère un grand nombre de motifs séquentiels comme cela est généralement le cas pour toues les algorithmes d'énumération des motifs. Pour surmonter ce problème, nous proposons une nouvelle façon de considérer les séquences multidimensionnelles hétérogènes en les associant à des structures de patrons. Nous développons une méthode pour énumérer seulement les motifs qui respectent certaines contraintes. La deuxième direction de recherche est la classification de séquences multidimensionnelles et hétérogènes. Nous utilisons l'analyse formelle de concept (AFC) comme une méthode de classification. Nous montrons l'intérêt des treillis de concepts et de l'indice de stabilité pour classer les séquences et pour choisir quelques groupes intéressants de séquences. La troisième direction de recherche dans cette thèse est préoccupé par le regroupement des données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes. Nous nous basons sur la notion de sous-séquences communes pour définir une mesure de similarité permettant d'évaluer la proximité entre deux séquences formées d'une liste d'ensemble d'items. Nous utilisons cette mesure de similarité pour construire une matrice de similarité entre les séquences et pour les segmenter en plusieurs groupes. Dans ce travail, nous présentons les résultats théoriques et un algorithme de programmation dynamique permettant de compter efficacement toutes les sous-séquences communes à deux séquences sans énumérer toutes les séquences. Le système résultant de cette recherches a été appliqué pour analyser et extraire les trajectoires de soins de santé des patients en cancérologie. Les données sont issues d' une base de données médico-administrative incluant des informations sur des patients hospitalisent en France. Le système permet d'identifier et de caractériser des épisodes de soins pour des ensembles spécifiques de patients. Les résultats ont été discutés et interprétés avec les experts du domaine / All domains of science and technology produce large and heterogeneous data. Although a lot of work was done in this area, mining such data is still a challenge. No previous research work targets the mining of heterogeneous multidimensional sequential data. This thesis proposes a contribution to knowledge discovery in heterogeneous sequential data. We study three different research directions: (i) Extraction of sequential patterns, (ii) Classification and (iii) Clustering of sequential data. Firstly we generalize the notion of a multidimensional sequence by considering complex and heterogeneous sequential structure. We present a new approach called MMISP to extract sequential patterns from heterogeneous sequential data. MMISP generates a large number of sequential patterns as this is usually the case for pattern enumeration algorithms. To overcome this problem, we propose a novel way of considering heterogeneous multidimensional sequences by mapping them into pattern structures. We develop a framework for enumerating only patterns satisfying given constraints. The second research direction is in concern with the classification of heterogeneous multidimensional sequences. We use Formal Concept Analysis (FCA) as a classification method. We show interesting properties of concept lattices and of stability index to classify sequences into a concept lattice and to select some interesting groups of sequences. The third research direction in this thesis is in concern with the clustering of heterogeneous multidimensional sequential data. We focus on the notion of common subsequences to define similarity between a pair of sequences composed of a list of itemsets. We use this similarity measure to build a similarity matrix between sequences and to separate them in different groups. In this work, we present theoretical results and an efficient dynamic programming algorithm to count the number of common subsequences between two sequences without enumerating all subsequences. The system resulting from this research work was applied to analyze and mine patient healthcare trajectories in oncology. Data are taken from a medico-administrative database including all information about the hospitalizations of patients in Lorraine Region (France). The system allows to identify and characterize episodes of care for specific sets of patients. Results were discussed and validated with domain experts

L'exploration des bases de données temporelles à l'aide de méthodes de fouille de données adaptées a fait l'objet de nombreux travaux de recherche. Cependant le volume d'informations extraites est souvent important et la tâche d'analyse reste alors difficile. Dans cette thèse, nous présentons des méthodes pour synthétiser et filtrer l'information extraite. L'objectif est de restituer des résultats qui soient interprétables. Pour cela, nous avons exploité la notion de séquence partiellement ordonnée et nous proposons (1) un algorithme qui extrait l'ensemble des motifs partiellement ordonnés clos; (2) un post-traitement pour filtrer un ensemble de motifs d'intérêt et(3) une approche qui extrait un consensus comme alternative à l'extraction de motifs. Les méthodes proposées ont été testées sur des données hydrobiologiques issues du projet ANR Fresqueau et elles ont été implantées dans un logiciel de visualisation destiné aux hydrobiologistes pour l'analyse de la qualité des cours d'eau. / Exploring temporal databases with suitable data mining methods have been the subject of several studies. However, it often leads to an excessive volume of extracted information and the analysis is difficult for the user. We addressed this issue and we specically focused on methods that synthesize and filter extracted information. The objective is to provide interpretable results for humans. Thus, we relied on the notion of partially ordered sequence and we proposed (1) an algorithm that extracts the set of closed partially ordered patterns ; (2) a post-processing to filter some interesting patterns for the user and (3) an approach that extracts a partially ordered consensus as an alternative to pattern extraction. The proposed methods were applied for validation on hydrobiological data from the Fresqueau ANR project. In addition, they have been implemented in a visualization tool designed for hydrobiologists for water course quality analysis.

In the last decade, many data mining techniques have been proposed for fulfilling various knowledge discovery tasks in order to achieve the goal of retrieving useful information for users. Various types of patterns can then be generated using these techniques, such as sequential patterns, frequent itemsets, and closed and maximum patterns. However, how to effectively exploit the discovered patterns is still an open research issue, especially in the domain of text mining. Most of the text mining methods adopt the keyword-based approach to construct text representations which consist of single words or single terms, whereas other methods have tried to use phrases instead of keywords, based on the hypothesis that the information carried by a phrase is considered more than that by a single term. Nevertheless, these phrase-based methods did not yield significant improvements due to the fact that the patterns with high frequency (normally the shorter patterns) usually have a high value on exhaustivity but a low value on specificity, and thus the specific patterns encounter the low frequency problem. This thesis presents the research on the concept of developing an effective Pattern Taxonomy Model (PTM) to overcome the aforementioned problem by deploying discovered patterns into a hypothesis space. PTM is a pattern-based method which adopts the technique of sequential pattern mining and uses closed patterns as features in the representative. A PTM-based information filtering system is implemented and evaluated by a series of experiments on the latest version of the Reuters dataset, RCV1. The pattern evolution schemes are also proposed in this thesis with the attempt of utilising information from negative training examples to update the discovered knowledge. The results show that the PTM outperforms not only all up-to-date data mining-based methods, but also the traditional Rocchio and the state-of-the-art BM25 and Support Vector Machines (SVM) approaches.

Les Séries Temporelles d'Images Satellitaires (STIS), visant la même scène en évolution, sont très intéressantes parce qu'elles acquièrent conjointement des informations temporelles et spatiales. L'extraction de ces informations pour aider les experts dans l'interprétation des données satellitaires devient une nécessité impérieuse. Dans ce mémoire, nous exposons comment on peut adapter l'extraction de motifs séquentiels fréquents à ce contexte spatio-temporel dans le but d'identifier des ensembles de pixels connexes qui partagent la même évolution temporelle. La démarche originale est basée sur la conjonction de la contrainte de support avec différentes contraintes de connexité qui peuvent filtrer ou élaguer l'espace de recherche pour obtenir efficacement des motifs séquentiels fréquents groupés (MSFG) avec signification pour l'utilisateur. La méthode d'extraction proposée est non supervisée et basée sur le niveau pixel. Pour vérifier la généricité du concept de MSFG et la capacité de la méthode proposée d'offrir des résultats intéressants à partir des SITS, sont réalisées des expérimentations sur des données réelles optiques et radar. / The Satellite Image Time Series (SITS), aiming the same scene in evolution, are of high interest as they capture both spatial and temporal information. The extraction of this infor- mation to help the experts interpreting the satellite data becomes a stringent necessity. In this work, we expound how to adapt frequent sequential patterns extraction to this spatiotemporal context in order to identify sets of connected pixels sharing a same temporal evolution. The original approach is based on the conjunction of support constraint with different constraints based on pixel connectivity that can filter or prune the search space in order to efficiently ob- tain Grouped Frequent Sequential (GFS) patterns that are meaningful to the end user. The proposed extraction method is unsupervised and pixel level based. To verify the generality of GFS-pattern concept and the proposed method capability to offer interesting results from SITS, real data experiments on optical and radar data are presented.

This master's thesis is focused on knowledge discovery from databases, especially on methods of mining sequential patterns. Individual methods of mining sequential patterns are described in detail. Further, this work deals with extending the platform Microsoft SQL Server Analysis Services of new mining algorithms. In the practical part of this thesis, plugins for mining sequential patterns are implemented into MS SQL Server. In the last part, these algorithms are compared on different data sets.

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