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Amanullah Yasin

Directeur de thèse

Philippe Leray

Résumé

Dans la dernière décennie, l’extraction du flux de données est devenue un
domaine de recherche
très actif. Les principaux défis pour les algorithmes d’analyse de flux
sont de gérer leur
infinité, de s’adapter au caractère non stationnaire des distributions de
probabilités
sous-jacentes, et de fonctionner sans relecture.
Par conséquent, les techniques traditionnelles de fouille ne peuvent
s’appliquer directement aux
flux de données. Le problème s’intensifie pour les flux dont les domaines
sont de grande dimension
tels que ceux provenant des réseaux sociaux, avec plusieurs centaines
voire milliers de
variables. Pour rester a jour, les algorithmes d’apprentissage de réseaux
Bayésiens doivent
pouvoir intégrer des données nouvelles en ligne.
L’état de l’art en la matiere implique seulement plusieurs dizaines de
variables et ces algorithmes
ne fonctionnent pas correctement pour des dimensions supérieures. Ce
travail est une
contribution au problème d’apprentissage de structure de réseau Bayésien
en ligne pour des
domaines de haute dimension, et a donné lieu à plusieurs propositions.
D’abord, nous avons
proposé une approche incrémentale de recherche locale, appelée iMMPC.
Ensuite, nous
avons proposé une version incrémentale de l’algorithme MMHC pour apprendre
la structure
du réseau. Nous avons également adapté cet algorithme avec des mécanismes
de fenêtre
glissante et une pondération privilégiant les données nouvelles. Enfin,
nous avons démontré
la faisabilité de notre approche par de nombreuses expériences sur des
jeux de
données synthétiques.

Mots-clés : flux de données, réseaux Bayésiens, apprentissage de
structure, apprentissage incrémental

Composition du jury

  • M. Florent MASSEGLIA, Chargé de Recherche, INRIA, Rapporteur
  • M. Ioannis TSAMARDINOS, Associate Professor, University of Crete, Grèce, Rapporteur
  • M. Marc GELGON, Professeur des universités, Université de Nantes, Examinateur
  • M. Pierre-François MARTEAU, Professeur des universités, Université de
    Bretagne, Examinateur
  • M. Philippe LERAY, Professeur des universités, Université de Nantes, directeur de thèse

Dernière modification : jeudi 3 octobre 2013