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Thèse Année : 2015

Découverte de chorèmes par fouille de données spatiales

Discovery of chorems by spatial data minig

Résumé

Our dissertation motivation is basically based on the "chorem" concept. This neologism, invented by Roger Brunet, points out to both an element and a structure of the system. A "chorem" starts from a simple geometrical element, such as a dot, a line, a vector, a network.. to form much more complex semantics. These combinations create all types of interpretation, starting from a simple representation of an important place through a given point, to flows of exchanges which exist between zones, with the help of circles, lines, colours, textures, arrows, etc. The aim of our work is to define a cartographic solutions in order to better represent geographic information extracted from the content of geographic database which refers to statistic objects and dynamic phenomena at the same time. The visual representation, in a simplified map, of the information extracted from this analysis, becomes a solution to an even more complex problem, especially when the domains at stakes are political, economic, and demographic. We propose a solution based upon the concept of the "chorem" and its capacity to epitomize the scenarios involving statistic objects and dynamic phenomena, relating them to visual schematic rating. The objective of our methodology is to extract the patterns which may serve as a basis to onstruct visual display of a geographic database. These patterns are the following: clusters, facts, flows, co-localizations, topological constraints, and exterior information. Nevertheless, the number of patterns extracted during the first phase is seldom important, so, we procede to reduce it being based on the elimination of the unnecessary knowledge from the view point of an expert, at the same time, we exclude those which are redundant. As far as the phase of visualization is concerned, we propose two alternatives: results based on the technique of the concepts lattices and the direct visualization as chorems. Generally, our approach comprises 3 phases: 1- The first as being the extraction of patterns through spatial data mining 2- The second is dedicated the identification of the most important patterns 3- And the last phase concerns visualization of the results. To validate this approach, a prototype was implemented.
La motivation de notre thèse est basée essentiellement sur le concept de « Chorème ». Ce néologisme inventé par Roger Brunet désigne à la fois un élément et une structure d'un système. Les chorèmes partent d'éléments géométriques simples comme le point, la ligne, le vecteur, le réseau pour former des sémantiques plus complexes. Ces combinaisons créent des représentations de tout type : de la représentation simple d'un lieu important à travers un point, jusqu'aux flux d’échange qui existent entre des zones à l’aide de cercles, lignes, couleurs, textures, flèches, etc. Notre travail vise à définir des solutions cartographiques afin de mieux représenter les informations géographiques extraites à partir du contenu de bases de données géographiques, qui se réfèrent à la fois aux objets statiques et aux phénomènes dynamiques. La représentation visuelle dans une carte simplifiée des informations extraites de cette analyse devient une solution pour résoudre le problème d'une complexité encore plus grande, surtout lorsqu'il s'agit de domaines comme la politique, l'économie et la démographie. Nous proposons une solution basée sur le concept de chorème et sur sa capacité à résumer les scénarios impliquant des objets statiques et des phénomènes dynamiques en les associant avec des notations schématiques visuelles. Notre méthodologie a pour objectif d’extraire les motifs qui servent à construire les résumés visuels de base des données géographiques. Ces motifs sont les suivants : Les clusters (regroupements géographiques), les faits, les flux, les co-localisations, les contraintes topologiques et les informations extérieures. Il se trouve, cependant, que le nombre des motifs extraits de la première phase est souvent important, nous procédons alors à le réduire en se basant sur l’élimination des connaissances inutiles d’un point de vue de l’expert et en même temps, exclure ceux qui sont redondants. Pour la phase de visualisation, nous proposons deux choix : la visualisation des résultats basée sur la technique des treillis de concepts et la visualisation sous forme de chorèmes. D’une manière générale, notre approche comprend trois phases : 1. La première phase concerne l’extraction de patterns à partir de la fouille de données et notamment la fouille de données spatiales, 2. La seconde est dédiée à l’identification des patterns les plus importants, 3. La dernière phase est allouée à la visualisation de résumés visuels. Un prototype a été implémenté permettant de valider cette approche.
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Dates et versions

tel-02000009 , version 1 (07-02-2019)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02000009 , version 1

Citer

Ibtissem Cherni. Discovery of chorems by spatial data minig. Base de données [cs.DB]. INSA Lyon; ISAMM, 2015. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02000009⟩
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