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Zohra Ben Said

Directeur de thèse

Fabrice Guillet
Paul Richard

Résumé

Une Approche de Fouille Visuelle de Règles d’’Association Basée sur la
Réalité Virtuelle

Cette thèse se situe à l’intersection de deux domaines actifs de recherche : la fouille de règles d’association et la réalité virtuelle.
Les limites majeures des algorithmes d’extraction de règles d’association sont (i) la grande quantité de règles produites et (ii) leur faible qualité. Dans la littérature, plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à ce problème, comme le post-traitement de règles d’association qui permet la validation des règles et l’extraction de connaissances utiles. Cependant, alors que les règles sont extraites automatiquement par des algorithmes combinatoires, le post-traitement de règles est effectué par l’utilisateur. La visualisation peut aider l’utilisateur à faire face à une grande quantité de règles en les représentants sous forme visuelle. Afin de trouver les connaissances pertinentes dans les représentations visuelles, l’utilisateur doit interagir avec la représentation de règles d’association. Par conséquent, il est essentiel de fournir à l’utilisateur des techniques d’interaction efficaces.
Ce travail aborde deux problèmes essentiels : la représentation de règles d’association afin de permettre à l’utilisateur de détecter très
rapidement les règles les plus intéressantes et l’exploration interactive des règles. Le premier exige une métaphore intuitive de représentation de règles d’association. Le second nécessite un processus d’exploration très interactif permettant à l’utilisateur de fouiller l’espace de règles en se concentrant sur les règles intéressantes.
Les principales contributions de ce travail peuvent être résumées comme
suit :

  • Nous proposons une nouvelle classification pour les techniques de fouille visuelles de données, basée sur des représentations en 3D et des
    techniques d’interaction. Une telle classification aide l’utilisateur à
    choisir une configuration pertinente pour son application.
  • Nous proposons une nouvelle métaphore de visualisation pour les règles
    d’association qui prend en compte les attributs de la règle, la contribution de chacun d’eux et leurs corrélations.
  • Nous proposons une méthodologie pour l’exploration interactive de règles d’association. Elle est conçue pour faciliter la tâche de l’utilisateur face à des grands ensembles de règles en tenant en compte ses capacités cognitives. Dans cette méthodologie, des algorithmes locaux sont utilisés pour recommander les meilleures règles basées sur une règle de référence proposée par l’utilisateur. Ensuite, l’utilisateur peut à la fois diriger l’extraction et le post-traitement des règles en utilisant des opérateurs d’interaction appropriés.
  • Nous avons développé un outil qui implémente toutes les fonctionnalités de la méthodologie. Notre outil est basé sur un affichage intuitif dans un environnement virtuel et prend en charge plusieurs méthodes d’interaction.

Mots Clés : Règles d’Association, Réalité Virtuelle, Visualisation,
Fouille Visuelle de Données, Exploration Interactive de Règles.

Abstract

This thesis is at the intersection of two active research areas :
Association Rules Mining and Virtual Reality.
The main limitations of the association rule extraction algorithms are (i)
the large amount of the generated rules and (ii) their low quality.
Several solutions have been proposed to address this problem such as, the
post-processing of association rules that allows rule validation and
extraction of useful knowledge. Whereas rules are automatically extracted
by combinatorial algorithms, rule post-processing is done by the user.
Visualisation can help the user facing the large amount of rules by
representing them in visual form. In order to find relevant knowledge in
visual representations, the user needs to interact with these
representations. To this aim, it is essential to provide the user with
efficient interaction techniques.
This work addresses two main issues : an association rule representation
that allows the user quickly detection of the most interesting rules and
interactive exploration of rules. The first issue requires an intuitive
representation metaphor of association rules. The second requires an
interactive exploration process allowing the user to explore the rule
search space focusing on interesting rules.
The main contributions of this work can be summarised as follows :

  • We propose a new classification for Visual Data Mining techniques, based
    on both 3D representations and interaction techniques. Such a
    classification helps the user choosing a visual representation and an
    interaction technique for his/her application.
  • We propose a new visualisation metaphor for association rules that takes
    into account the attributes of the rule, the contribution of each one, and
    their correlations.
  • We propose a methodology for interactive exploration of association
    rules to facilitate the user task facing large sets of rules taking into
    account his/her cognitive capabilities. In this methodology, local
    algorithms are used to recommend better rules based on a reference rule
    which is proposed by the user. Then, the user can both drives extraction
    and post-processing of rules using appropriate interaction operators.
  • We developed a tool that implements all the methodology functionality.
    The tool is based on an intuitive display in a virtual environment and
    supports multiple interaction methods.


keywords :
Association Rules Mining, Virtual Reality, Visual Data Mining,
Visualisation, Interactive Rules Exploration.

Composition du Jury

  • Gilles VENTURINI, Professeur, Université de Tours (Rapporteur).
  • Mustapha LEBBAH, Maître de Conférence HDR, Université Paris 13
    (Rapporteur).
  • Colin DE LA HIGUERA, Professeur, Université de Nantes.
  • Hanene HAZZAG, Maître de Conférence, Université Paris 13.
  • Fabrice GUILLET, Professeur, Université de Nantes.
  • Paul RICHARD, Maître de Conférence HDR, Université d’Angers.
  • Julien BLANCHARD, Maître de Conférence, Université de Nantes.
  • Fabien PICAROUGNE, Maître de Conférence, Université de Nantes.

Dernière modification : vendredi 26 octobre 2012