Fahed, Lina
[Author]
;
Université de Lorraine
[Contributor];
Boyer, Anne
[Contributor];
Brun, Armelle
[Contributor]
Prédire et influencer l'apparition des événements dans une séquence complexe ; Predicting and influencing the appearance of events in a complex sequence
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Media type:
Text;
Electronic Thesis;
E-Book
Title:
Prédire et influencer l'apparition des événements dans une séquence complexe ; Predicting and influencing the appearance of events in a complex sequence
Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Depuis plusieurs années, un nouveau phénomène lié aux données numériques émerge : des données de plus en plus volumineuses, variées et véloces, apparaissent et sont désormais disponibles, elles sont souvent qualifiées de données complexes. Dans cette thèse, nous focalisons sur un type particulier de données complexes : les séquences complexes d’événements, en posant la question suivante : “comment prédire au plus tôt et influencer l’apparition des événements futurs dans une séquence complexe d’événements ?”. Tout d’abord, nous traitons le problème de prédiction au plus tôt des événements. Nous proposons un algorithme de fouille de règles d’épisode DEER qui a l’originalité de maîtriser l’horizon d’apparition des événements futurs à travers d’une distance imposée au sein de règles extraites. Dans un deuxième temps, nous focalisons sur la détection de l’émergence dans un flux d’événements. Nous proposons l’algorithme EER pour la détection au plus tôt de l’émergence de nouvelles règles. Pour augmenter la fiabilité de nouvelles règles lorsque leur support est très faible, EER s’appuie sur la similarité entre ces règles et les règles déjà connues. Enfin, nous étudions l’impact porté par des événements sur d’autres dans une séquence d’événements. Nous proposons l’algorithme IE qui introduit la notion des “événements influenceurs” et étudie l’influence sur le support, la confiance et la distance à travers de trois mesures d’influence proposées. Ces travaux sont évalués et validés par une étude expérimentale menée sur un corpus de données réelles issues de blogs ; For several years now, a new phenomenon related to digital data is emerging : data which are increasingly voluminous, varied and rapid, appears and becomes available, they are often referred to as complex data. In this dissertation, we focus on a particular type of data : complex sequence of events, by asking the following question : “how to predict as soon as possible and to influence the appearance of future events within a complex sequence of events?”. First ...