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Intégration des connaissances ontologiques dans la fouille de motifs séquentiels avec application à la personnalisation web / Integrating ontological knowledge in sequential pattern mining process and their application to web personalization

Adda, Mehdi 21 November 2008 (has links)
La fouille de données vise à extraire des connaissances à partir d'un grand volume de données. Lorsque les associations et l'ordre chronologique d'apparition des items sont recherchés, les connaissances extraites sont appelées motifs séquentiels. Les travaux de recherche existants ont porté principalement sur l'étude de motifs séquentiels composés d'objets et dans un certain nombre de cas, de catégories d'objets (concepts). Alors que les motifs d'objets sont trop spécifiques, et de ce fait peuvent être peu fréquents, les motifs de concepts ont divers niveaux d'abstraction et risquent d'être moins précis. La prise en compte d'une ontologie du domaine dans le processus de fouille de données permet de découvrir des motifs plus compacts et plus pertinents qu'en l'absence d'une telle source de connaissance. En outre, les objets peuvent non seulement être décrits par les concepts auxquels ils se rattachent mais aussi par les liens sémantiques qui existent entre concepts. Cependant, les approches de fouille existantes restent restrictives par rapport aux modes d'expression offerts par une ontologie. La contribution de ce travail est de définir la syntaxe et la sémantique d'un langage de motifs qui prennent en considération les connaissances incorporées dans une ontologie lors de la fouille de motifs séquentiels. Ce langage offre un ensemble de primitives pour la description et la manipulation de motifs. La méthode de fouille sous-jacente procède au parcours de l'espace de motifs par niveau en se basant sur un ensemble de primitives de navigation. Ces primitives tiennent compte de la relation de généralisation/spécialisation qui existe entre les concepts (et les relations) des motifs. Afin de valider notre approche et analyser la performance et la mise à l'échelle de l'algorithme proposé, nous avons développé la plateforme OntoMiner. Tout au long de la thèse, le potentiel de notre approche de fouille a été illustré à travers un cas de recommandation Web. Il ressort que l'inclusion des concepts et des relations dans le processus de fouille permet d'avoir des motifs plus pertinents et de meilleures recommandations que les approches classiques de fouille de motifs séquentiels ou de recommandation / Data mining aims at extracting knowledge patterns classes or exceptions from a large set of data. When both associations and temporal order between items are sought, the discovered knowledge are called sequential patterns. Existing studies were conducted mainly on sequential patterns involving objects and in·some cases object categories. While patterns based on objects are too specific, non frequent, patterns based on categories (concepts) may have different levels of abstraction and be possibly less precise. Taking into account a given domain ontology during a data mining process allows the discovery of more compact and relevant patterns than in case of the absence of such source of knowledge. Moreover, objects may be not only expressed by the concepts they are attached to, but also by the semantic links that hold between concepts. However, related studies that exploited domain knowledge are restrictive with regard to the expressive power offered by ontology. Our contribution consists to define the syntax and the semantics of a pattern language which exploits knowledge embedded in an ontology during the process of mining sequential patterns. The language offers a set of primitives for pattern description and manipulation. Our data mining technique explores the pattern space level by level using a set of navigation primitives which take into account the generalization/spécialization links that hold between concepts (and relationships) contained in patterns at different abstraction levels. ln order to validate our approach and analyze the performance and scalability of the proposed algorithm, we developed the OntoMiner plateform. Throughout this thesis, the potential of our mining approach was illustrated with an example of Web recommendation. We came to the conclusion that taking into account concepts relationships of an ontology during the process of data mining allows the generation of more relevant patterns and leads to better recommendations than conventional approaches for sequential pattern mining or recommendation making .
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Intégration des connaissances ontologiques dans la fouille de motifs séquentiels avec application à la personnalisation Web

Adda, Mehdi January 2008 (has links)
Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.
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Les motifs séquentiels pour les données issues des puces ADN / Mining sequential patterns for DNA microarrays

Salle, Paola 13 July 2010 (has links)
L'émergence des biotechnologies, telles que les puces ADN, a permis l'acquisition d'énormes quantités de données d'une cellule à un instant donné et sous certaines conditions. Elles sont devenues incontournables lorsqu'il s'agit de comprendre une maladie qui proviendrait d'une anomalie génomique perturbant le développement naturel entre la croissance, la division et la mort des cellules. En utilisant cette biotechnologie, l'objectif est d'identifier les gènes impliqués dans la maladie étudiée. Mais chaque puce donne l'information de plus de 19 000 gènes rendant difficile toute exploitation et analyse des résultats. La fouille de données a longtemps été étudiée pour mettre en évidence des corrélations non triviales à partir de grande base de données. Initialement proposées pour répondre aux interrogations des décideurs lorsqu'il s'agissait de mieux connaître le comportement des clients d'un supermarché, ces méthodes connaissent aujourd'hui un tel succès qu'elles ont été utilisées et adaptées dans divers domaines d'applications allant du marketing jusqu'à la santé. L'étude que nous proposons de mener est de proposer de nouvelles méthodes de fouille de données pour aider les biologistes à déduire de nouvelles connaissances à partir des données obtenues par l'analyse des puces ADN. Plus précisément, nous proposons de mettre en évidence des gènes fréquemment ordonnés selon leurs expressions et nous étudions l'apport de ce type d'information comme nouveau matériel d'étude pour les biologistes. / The emergence of biotechnology, such as DNA chips, has acquired huge amounts of data in a cell at a given moment and under certain conditions. They are used in order to understand a disease whose origin is a genomic abnormality disrupting the natural development between growth, division and cell death. Using this biotechnology, the aim is to identify the genes involved in disease studied. But each chip gives information on more than 19,000 genes then it is difficult to use and to analyse the results. Methods of Data mining are used in order to find interesting correlations from large database. Initially proposed to address questions about the behavior of customers of a supermarket, these methods are now used and adapted in various fields of applications ranging marketing to health. In this study, we propose new methods in order to help biologists to deduce new knowledge from data obtained by DNA microarray analysis. Specifically, we propose to identify genes frequently ordered by their expressions and we study the contribution of such information as the new study material for biologists.
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Intégration des connaissances ontologiques dans la fouille de motifs séquentiels avec application à la personnalisation Web

Adda, Mehdi January 2008 (has links)
Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal
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Time Sequence Summarization: Theory and Applications

Pham, Quang-Khai 09 July 2010 (has links) (PDF)
Les domaines de la médecine, du web, du commerce ou de la nance génèrent et stockent de grandes masses d'information sous la forme de séquences d'événements. Ces archives représentent des sources d'information très riches pour des analystes avides d'y découvrir des perles de connaissance. Par exemple, les biologistes cherchent à découvrir les facteurs de risque d'une maladie en analysant l'historique des patients, les producteurs de contenu web et les bureaux de marketing examinent les habitudes de consommation des clients et les opérateurs boursiers suivent les évolutions du marché pour mieux l'anticiper. Cependant, ces applications requièrent l'exploration de séquences d'événements très volumineuses, par exemple, la nance génère quotidiennement des millions d'événements, où les événements peuvent être décrits par des termes extraits de riches contenus textuels. La variabilité des descripteurs peut alors être très grande. De ce fait, découvrir des connaissances non triviales à l'aide d'approches classiques de fouille de données dans ces sources d'information prolixes est un problème dicile. Une étude récente montre que les approches classiques de fouille de données peuvent tirer prot de formes condensées de ces données, telles que des résultats d'agrégation ou encore des résumés. La connaissance ainsi extraite est qualiée de connaissance d'ordre supérieur. À partir de ce constat, nous présentons dans ces travaux le concept de résumé de séquence d'événements dont le but est d'amener les applications dépendantes du temps à gagner un facteur d'échelle sur de grandes masses de données. Un résumé s'obtient en transformant une séquence d'événements où les événements sont ordonnés chronologiquement. Chaque événement est précisément décrit par un ensemble ni de descripteurs symboliques. Le résumé produit est alors une séquence d'événements, plus concise que la séquence initiale, et pouvant s'y substituer dans les applications. Nous proposons une première méthode de construction guidée par l'utilisateur, appelée TSaR. Il s'agit d'un processus en trois phases : i) une généralisation, ii) un regroupement et iii) une formation de concepts. TSaR utilise des connaissances de domaine exprimées sous forme de taxonomies pour généraliser les descripteurs d'événements. Une fenêtre temporelle est donnée pour contrôler le processus de regroupement selon la proximité temporelle des événements. Dans un second temps, pour rendre le processus de résumé autonome, c'est- à-dire sans paramétrage, nous proposons une redénition du problème de résumé en un nouveau problème de classication. L'originalité de ce problème de classication tient au fait que la fonction objective à optimiser dépend simultanément du contenu des événements et de leur proximité dans le temps. Nous proposons deux algorithmes gloutons appelés G-BUSS et GRASS pour répondre à ce problème. Enn, nous explorons et analysons l'aptitude des résumés de séquences d'événements à contribuer à l'extraction de motifs séquentiels d'ordre supérieur. Nous analysons les caractéristiques des motifs fréquents extraits des résumés et proposons une méthodologie qui s'appuie sur ces motifs pour en découvrir d'autres, à granularité plus ne. Nous évaluons et validons nos approches de résumé et notre méthodologie par un ensemble d'expériences sur un jeu de données réelles extraites des archives d'actualités nancières produites par Reuters.
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Extraction de motifs séquentiels dans des données séquentielles multidimensionnelles et hétérogènes : une application à l'analyse de trajectoires de patients / Mining heterogeneous multidimensional sequential data : An application to the analysis of patient healthcare trajectories

Egho, Elias 02 July 2014 (has links)
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
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Extraction de connaissances : réunir volumes de données et motifs significatifs

Masseglia, Florent 27 November 2009 (has links) (PDF)
L'analyse et la fouille des données d'usages sont indissociables de la notion d'évolution dynamique. Considérons le cas des sites Web, par exemple. Le dynamisme des usages sera lié au dynamisme des pages qui les concernent. Si une page est créée, et qu'elle présente de l'intérêt pour les utilisateurs, alors elle sera consultée. Si la page n'est plus d'actualité, alors les consultations vont baisser ou disparaître. C'est le cas, par exemple, des pages Web de conférences scientifiques qui voient des pics successifs de consultation lorsque les appels à communications sont diffusés, puis le jour de la date limite d'envoi des résumés, puis le jour de la date limite d'envoi des articles. Dans ce mémoire d'habilitation à diriger des recherches, je propose une synthèse des travaux que j'ai dirigés ou co-dirigés, en me basant sur des extraits de publications issues de ces travaux. La première contribution concerne les difficultés d'un processus de fouille de données basé sur le support minimum. Ces difficultés viennent en particulier des supports très bas, à partir desquels des connaissances utiles commencent à apparaître. Ensuite, je proposerai trois déclinaisons de cette notion d'évolution dans l'analyse des usages : l'évolution en tant que connaissance (des motifs qui expriment l'évolution) ; l'évolution des données (en particulier dans le traitement des flux de données) ; et l'évolution des comportements malicieux et des techniques de défense.
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Intégration des connaissances ontologiques dans la fouille de motifs séquentiels avec application à la personnalisation web

Adda, Mehdi 21 November 2008 (has links) (PDF)
La fouille de données vise à extraire des connaissances à partir d'un grand volume de données. Lorsque les associations et l'ordre chronologique d'apparition des items sont recherchés, les connaissances extraites sont appelées motifs séquentiels. Les travaux de recherche existants ont porté principalement sur l'étude de motifs séquentiels composés d'objets et dans un certain nombre de cas, de catégories d'objets (concepts). Alors que les motifs d'objets sont trop spécifiques, et de ce fait peuvent être peu fréquents, les motifs de concepts ont divers niveaux d'abstraction et risquent d'être moins précis. La prise en compte d'une ontologie du domaine dans le processus de fouille de données permet de découvrir des motifs plus compacts et plus pertinents qu'en l'absence d'une telle source de connaissance. En outre, les objets peuvent non seulement être décrits par les concepts auxquels ils se rattachent mais aussi par les liens sémantiques qui existent entre concepts. Cependant, les approches de fouille existantes restent restrictives par rapport aux modes d'expression offerts par une ontologie. La contribution de ce travail est de définir la syntaxe et la sémantique d'un langage de motifs qui prend en considération les connaissances incorporées dans une ontologie lors de la fouille de motifs séquentiels. Ce langage offre un ensemble de primitives pour la description et la manipulation de motifs. La méthode de fouille sous-jacente procède au parcours de l'espace de motifs par niveau en se basant sur un ensemble de primitives de navigation. Ces primitives tiennent compte de la relation de généralisation/spécialisation qui existe entre les concepts (et les relations) des motifs. Afin de valider notre approche et analyser la performance et la mise à l'échelle de l'algorithme proposé, nous avons développé la plateforme OntoMiner. Tout au long de la thèse, le potentiel de notre approche de fouille a été illustré à travers un cas de recom- mandation Web. Il ressort que l'inclusion des concepts et des relations dans le processus de fouille permet d'avoir des motifs plus pertinents et de meilleures recommandations que les approches classiques de fouille de motifs séquentiels ou de recommandation.
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Autour et alentours des motifs séquentiels

Teisseire, Maguelonne 05 December 2007 (has links) (PDF)
Parmi les techniques utilisées en fouille de données, la recherche de motifs séquentiels permet d'extraire des connaissances sur le comportement des données. Les principaux travaux de recherche autour des motifs s'intéressent à la définition d'algorithmes efficaces pour « passer à l'échelle » et manipuler un espace de recherche volumineux. Même si ces dernières années nous nous sommes également intéressés au facteur temps pour l'extraction de motifs, les travaux présentés dans ce mémoire se focalisent plus particulièrement sur de nouvelles extensions proposées aux motifs afin d'offrir des connaissances correspondant aux attentes du décideur. Tout d'abord nous proposons une représentation des données « classiques » (i.e. booléennes) en développant les définitions de motifs séquentiels que nous avons choisis comme format de description des comportements extraits. Nous répondons ensuite, au travers de l'approche ISE, à la question suivante : comment utiliser une connaissance extraite au préalable pour optimiser la phase d'extraction lorsque de nouvelles données arrivent ? Nous proposons également une représentation moins stricte des comportements et définissons les méthodes d'extraction associées (approche approximative) : SpeedyFuzzy, MiniFuzzy et TotallyFuzzy. Via une composante floue, nous montrons que de nouveaux motifs plus informatifs peuvent être extraits. Nous poursuivons l'utilisation de l'approche approximative pour prendre en compte des contraintes temporelles dans des motifs : GETC. Cette approche complète nos précédents travaux consistant à intégrer très tôt les contraintes dans le processus d'extraction et ainsi optimiser leur prise en compte : GTC.<br />Lorsque les données manipulées deviennent plus complexes, nous montrons que les motifs s'avèrent être également une représentation adaptée. Nous nous attachons à décrire certaines de nos propositions sur deux types de données complexes : (1) pour les documents textuels, nous proposons une approche de classification supervisée SPAC et (2) pour les données multidimensionnelles, nous présentons deux nouvelles techniques permettant de prendre en compte différentes dimensions d'analyse, M2SP, et la hiérarchie disponible sur les dimensions : HYPE.
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Extraction d'informations synthétiques à partir de données séquentielles : application à l'évaluation de la qualité des rivières / Extraction of synthetic information from sequential data : application to river quality assessment

Fabregue, Mickael 26 November 2014 (has links)
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.

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