Etablissement
Ecole Nationale Supérieure d'informatique
Affiliation
Département de Post-Graduation
Auteur
HAMADI, Abdelkrim
Directeur de thèse
NADER Fahima (Maitre de conférence)
Filière
Informatique
Diplôme
Doctorat
Titre
Proposition d’une approche de visualisation interactive des données
Mots clés
Fouille de données, visualisation, classification, gestion des connaissances, optimisation.
Résumé
Contexte : Au cours de la dernière décennie, la fouille de données (Data mining(DM)) a réussi à prouver son utilité dans un certain nombre d'applications, et cette expérience a conduit à concevoir des normes appelées méthodologie CRISP-DM [CRISP-DM consortium, 2000]. Cette méthodologie identifie cinq phases pour chaque tâche de fouille de données complexes : la spécification des tâches, la compréhension des données, la préparation des données, la modélisation et le déploiement. L'expert de la fouille de données a besoin d’outils permettant d'évaluer rapidement le type de relations cachées dans les données fournies. Une telle information peut l'aider à identifier les sous-ensembles intéressants dans les données, de fournir rapidement des données claires et pertinentes au client. Nous croyons que les méthodes de visualisation appliquées aux données originales peuvent être d'une grande aide. Les méthodes de fouille visuelle de données ("Visual data mining") tentent de résoudre les problèmes d’interprétation et d’interaction dans les processus de découverte de connaissances en faisant appel à des visualisations dynamiques et à des requêtes graphiques sur les données et connaissances représentées [Cleveland, 1993], [Shneiderman, 1996], [Wong et Bergeron, 1997]. Face à la diversité des besoins en informations, de nombreuses techniques de visualisation et d’interaction ont émergé durant ces dernières années. De nombreux travaux ont été menés sur la problématique de la visualisation d’information et de la fouille visuelle de données. Il s’agit en effet d’un problème de plus en plus important. La quantité d’information ne cesse de croître de jours en jours. Par conséquent, il est impossible pour les experts de se passer d’outils de recherche automatiques. Problématique : La fouille de données a connu un essor important depuis les années 90 et cela depuis la mise au point de nouveaux algorithmes performants permettant de traiter un grand volume de données. Ces données constituent une source d’information importante, il est donc nécessaire de penser à concevoir des méthodes efficaces permettant d’extraire, de manipuler et de mettre en forme les informations qu’elles peuvent contenir. Dans ce domaine, deux problèmes majeurs, ont été identifiés. Il s’agit de : – Visualiser un grand nombre de données. – Permettre l’utilisation de différentes techniques de fouille de données via cette visualisation. But & Objectifs : Le but de cette thèse est de proposer une approche de visualisation interactive de données numériques ou symboliques permettant à un utilisateur expert du domaine d’obtenir des informations et des connaissances pertinentes. Les objectifs sont les suivants : – Proposer une visualisation permettant de représenter tous types de données. – Proposer des interactions simples et efficaces. – Traiter de grands volumes de données. – Comparer notre approche à des approches traditionnelles de visualisation. – Inclure dans note approche un outil de classification non supervisée.
Statut
Vérifié