Search

National audience; Dans cet article, nous nous intéressons à la problématique de la coloration d’hypergraphes en l’abordant suivant une approche originale, qui met en lumière le lien qui existe entre le nombre chromatique et les traverses minimales. Nous proposons deux algorithmes TM2COLORS et TMXCOLORS. Le premier permet de vérifier si un hypergraphe possède la propriété de 2-coloriabilité. Le second est une extension du premier qui calcule le nombre chromatique de l’hypergraphe d’entrée.Notons qu’un des avantages de l’approche que nous proposons, par rapport à la majorité des méthodes existantes, est qu’elle est applicable à n’importe quel type d’hypergraphe, qu’il soit bipartite, k-uniforme, dense ou aléatoire.

Ce papier présente un nouveau système personnalisé de recommandations pour les folksonomies basé sur les concepts quadratiques., This paper introduces a new personalized recommender system for folksonomies based on quadratic concepts.

Session 3 : Web social; National audience; Plusieurs approches ont été proposées dans la littérature pour personnaliser les recommandations dans les folksonomies. Dans ce papier, nous considérons une nouvelle dimension dans les folksonomies comme information supplémentaire pour offrir aux utilisateurs une recommandation plus ciblée et mieux conforme à leurs besoins. Cela passe par un regroupement des utilisateurs ayant des intérêts communs sous forme de structures appelées quadri-concepts. Notre approche, dans laquelle nous répondons également au challenge de cold start, est ensuite évaluée sur deux jeux de données du monde réel, MOVIELENS et BOOKCROSSING. Cette évaluation comprend une mesure de la précision et du rappel, une évaluation sociale ainsi que plusieurs métriques d'évaluation comme la diversité, la couverture ou la scalabilité.

National audience; Du fait qu'elles apportent des solutions dans de nombreuses applications, les traverses minimales des hypergraphes ne cessent de susciter l'intérêt de la communauté scientifique et le développement d'algorithmes pour les calculer. Dans cet article, nous présentons une nouvelle approche pour l'optimisation de l'extraction des traverses minimales basée sur les notions d'hypergraphe partiel et de traverses minimales locales selon une stratégie diviser pour régner. Nous introduisons aussi un nouvel algorithme, appelé LOCAL-GENERATOR pour le calcul des traverses minimales. Les expérimentations effectuées sur divers jeux de données ont montré l'intérêt de notre approche, notamment sur les hypergraphes ayant un nombre de transversalité élevé et renfermant un nombre très important de traverses minimales.

National audience; Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche d’agrégation personnalisée pour l’estimation de la pertinence multidimensionnelle. L’approche est basée sur un opérateur d’agrégation mathématique qui utilise une mesure floue permettant la quantification de l’importance estimée des critères pour chaque utilisateur ainsi que leur degré d’interactivité ou d’interdépendance. Nous évaluons l’opérateur d’agrégation proposé en utilisant la collection de test standard fournie avec par la tâche “Contextual Suggestion” de TREC 2013. Les résultats expérimentaux obtenus montrent l’impact de la personnalisation sur les performances de recherche.

International audience; Dans ce papier, nous considérons le profil de l'utilisateur comme quatrìème dimension d'une folksonomie et nous proposons une approche de regroupe-ment des utilisateurs au profil et intérêt équivalents sous forme de quadriconcepts. Nous présentons aussi un système personnalisé de recommandation.

International audience; Dans ce poster, nous allons introduire une nouvelle mesure de degré de relation sémantique. Elle ne mesure plus la ressemblance entre deux concepts, mais plutôt la force de leur connectivité du point de vue sémantique. La nouvelle mesure est intégrée dans un algorithme de classification hiérarchique faisant partie de notre approche de modularisation.

National audience; L'extraction des traverses minimales d'un hypergraphe est une problématique réputée comme particulièrement difficile et qui a fait l'objet de plusieurs travaux dans la littérature. Dans cet article, nous établissons un lien entre les concepts de la fouille de données et ceux de la théorie des hypergraphes, proposant ainsi un cadre méthodologique pour le calcul des traverses minimales. Le nombre de ces traverses minimales étant, souvent, exponentiel même pour des hypergraphes simples, nous proposons d'en représenter l'ensemble de manière concise et exacte. Pour ce faire, nous introduisons la notion de traverses minimales irrédondantes, à partir desquelles nous pouvons retrouver l'ensemble global de toutes les traverses minimales, à l'aide de l'algorithme IMT-EXTRACTOR. Une étude expérimentale de ce nouvel algorithme a confirmé l'intérêt de l'approche introduite

National audience; Le nombre croissant d'ontologies rend le processus d'alignement une composante essentielle du Web sémantique. Plusieurs outils ont été conçus dans le but de produire des alignements. La qualité des alignements fournis par ces outils est étroitement liée à certains paramètres qui régissent leurs traitements. Dans ce papier, nous proposons une nouvelle approche permettant l'adaptation automatique des paramètres d'alignement d'ontologies par l'utilisation de l'intégrale de Choquet, comme un opérateur d'agrégation. Les expérimentations montrent une nette amélioration des résultats par rapport à un paramétrage statique et figé

National audience; De nombreuses approches sont proposées pour pré-calculer des cubes de données afin de répondre efficacement aux requêtes OLAP. La notion de cube de données a été déclinée sous différentes appellations: cubes icebergs, cubes différentiels ou encore cubes émergents. Les cubes convexes permettent de focaliser l'attention de l'utilisateur sur un ensemble particulier de tuples intéressants. Dans cet article, nous étudions les représentations concises des cubes convexes. À cet effet, nous introduisons une nouvelle structure d'un cube de données: le Cube Convexe Non-Dérivable Fermé (CCND-Cube). Ce dernier permet de capturer tous les tuples d'un cube de données satisfaisant une combinaison de contraintes monotones et/ou antimonotones. Les expériences montrent que notre proposition fournit la représentation la plus compacte d'un cube de données de manière à optimiser à la fois le temps de calcul ainsi que l'espace de stockage nécessaire

National audience; En réponse aux problèmes posés par la complexité croissante des réseaux et des attaques, les Systèmes de Détection d'Intrusions (SDIs) constituent une bonne alternative pour mieux sécuriser un système informatique. Cependant, les SDIs existants présentent des lacunes en terme de génération excessive d'alertes. Réellement, la majorité de ces alertes ne correspondent pas à des attaques (fausses alertes, alertes redondantes, etc.). Ainsi, la corrélation d'alertes est un processus d'analyse appliqué à des journaux d'alertes. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche pour la corrélation d'alertes basée sur le couplage entre la fouille de données et les outils OLAP (On Line Analytical Processing). L'idée intuitive derrière cette approche est de profiter des avantages de la fouille de données multidimensionnelles afin de rehausser l'analyse des alertes et introduire une solution puissante pour faire face aux défauts des SDIs. Les expérimentations, que nous avons menées, montrent l'efficacité de notre nouvelle méthode de corrélation d'alertes

National audience; Les outils de l'analyse en ligne (OLAP) permettent à l'utilisateur de réaliser des tâches exploratoires dans les cubes de données. Cependant, ils n'offrent aucun moyen pour la prédiction ou l'explication des faits. En vue de renforcer le processus de l'aide à la décision, plusieurs travaux ont proposé l'extension de l'analyse en ligne à des capacités plus avancées. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche d'extension de l'analyse en ligne à des capacités de prédiction à deux phases. La première est une phase de réduction des dimensions des cubes de données, qui repose sur l'analyse en composantes principales (ACP). La deuxième est une phase de prédiction dans laquelle nous introduisons une nouvelle architecture de percéptrons multicouches (PMC). Notre étude expérimentale a montré une capacité de prédiction prometteuse, ainsi qu'une bonne robustesse dans le cas d'un cube épars

National audience; In recent years, many correlation measures have been proposed in the literature in order to convey hidden information on the dependencies within sets of items. This aims to overcoming the limits pointed out by the monopoly of the use only of the frequency measure. In this respect, we scrutinize some criteria that should be of help to select the most adequate correlation measure and to offer some pruning strategies used in the extraction algorithms. Then, we introduce an exact concise representation of the frequent correlated patterns associated with the bond correlation measure as well as the CCPR_MINER algorithm dedicated to its extraction. Carried out experiments prove the efficiency of our algorithm as well as high compactness rates offered by the proposed concise representation; Plusieurs mesures de corrélation ont été introduites dans la littérature. Ces mesures permettent d'éviter les limites engendrées par l'utilisation du seuil minimal de support seul. Cependant, la recherche de corrélations induit de nouveaux défis tels que le choix de la mesure appropriée, la réduction de la taille de l'ensemble des motifs associés, etc. À cet égard, nous présentons une étude critique des mesures de corrélation et des différents algorithmes s'y rapportant. Ensuite, nous proposons une représentation concise exacte des motifs corrélés fréquents vérifiant la mesure bond ainsi que l'algorithme CCPR_MINER dédié à l'extraction de la représentation proposée. Une étude expérimentale approfondie montre l'efficacité de CCPR_MINER et des taux de compacité très importants offerts par la représentation concise introduite

In this paper, we introduce the algorithm RCPRMINER allowing the extraction of RCPR. We also present dedicated algorithms allowing the query of the RCPR representation and the regeneration of the whole set RCP starting from this representation. The effectiveness of the proposed classification method, based on generic rare correlated association rules derived from RCPR, has also been proved in the context of intrusion detection., Nous proposons, dans ce papier, l'algorithme RCPRMINER d'extraction de la représentation RMCR de l'ensemble MCR des motifs corrélés rares. Les algorithmes d'interrogation de cette représentation et de régénération de l'ensemble MCR à partir de RMCR sont aussi introduits. En outre, nous décrivons le processus de classification basée sur les règles génériques corrélées rares et son application dans la détection d'intrusions

International audience

Plusieurs méthodes ont été développées ces dernières années pour détecter, dans un réseau social, les membres qualifiés, selon les auteurs, d'influenceurs, de médiateurs, d'ambassadeurs ou encore d'experts.Dans cet article, nous proposons un nouveau cadre méthodologique permettant d'identifier des diffuseurs dans le contexte où seule l'information sur l'appartenance des membres du réseau à des communautés est disponible. Ce cadre, basé sur une représentation du réseau sous forme d'hypergraphe, nous a permis de formaliser la notion de diffuseur et d'introduire l'algorithme TMD-MINER, dédié à la détection des diffuseurs et basé sur les itemsets essentiels.

International audience; The extremely large number of association rules that can be drawn from ―even reasonably sized datasets―, bootstrapped the development of more acute techniques or methods to reduce the size of the reported rule sets. In this context, the battery of results provided by the Formal Concept Analysis (FCA) allowed to define "irreducible" nuclei of association rule subset better known as generic basis. However, a thorough overview of the literature shows that all the algorithms dedicated neglected an essential component: the relation of order, or the extraction of the minimal generators. In this paper, we introduce the GenAll algorithm to build a formal concept lattice, in which each formal concept is "decorated" by its minimal generators. The GenAll algorithm aims to extract generic bases of association rules. The main novelty in this algorithm is the use of refinement process to compute immediate successor lists to simultaneously determine the set of formal concepts, their underlying partial order and the set of minimal generators associated with each formal concept. Carried out experiments showed that the GenAll algorithm is especially efficient for dense extraction contexts compared to that of Nourine et al. Response times obtained from the GenAll algorithm largely outperform those of Nourine et al.; Le nombre prohibitif de règles d'association qui peuvent être dérivées même pour des bases de données de taille raisonnable est à l'origine du développement de techniques pour réduire la taille de l'ensemble de ces règles. Dans ce contexte, les résultats obtenus par l'Analyse de Concepts Formels (AFC) a permis de définir un sous-ensemble de règles appelé base générique. Cependant, un survol de la littérature montre que tous les algorithmes qui leur sont dédiés ont négligé une composante essentielle : soit la relation d'ordre sous-jacente ou c'est l'extraction des générateurs minimaux qui manque à l'appel. Dans ce papier, nous proposons un algorithme, appelé GenAll, pour construire un treillis de concepts formels, dans lequel chaque concept formel est "décoré" par ses générateurs minimaux. L'objectif de cet algorithme est d'extraire toute la connaissance nécessaire pour extraire les bases génériques des règles d'association. La principale originalité de GenAll est l'emploi d'un processus de raffinement des listes des successeurs immédiats pour déterminer, d'une manière simultanée, l'ensemble des concepts formels, leur ordre partiel sous-jacent et l'ensemble de générateurs minimaux associés à chacun des concepts formels. Les résultats expérimentaux ont prouvé que l'algorithme proposé est particulièrement efficace pour des contextes d'extraction denses comparé à Nourine et al. Le temps de réponse de l'algorithme GenAll surpasse celui de l'algorithme de Nourine et al.

Knowledge Discovery from incomplete databases is a thriving research area. In this thesis, we particularly contribute with the prop osal of a missing values completion metho d. We start approaching this issue by de ning the app earing mo dels of the missing values. We prop ose a new typ ology according to the given data and we characterize these missing values in a non-redundant manner de ned by the basis of prop er implications. An algorithm computing this basis of rules, formalized from the hyp ergraph theory, is also develop ed in this thesis. We then explore the information provided during the characterization stage in order to prop ose a new contextual completion metho d which completes the missing values according to their typ e and to their context. The non-random missing values are completed with sp ecial values intrinsically containing the explanation de ned by the characterization schemes. Finally, we investigate the evaluation techniques of the missing values completion metho ds and we prop ose a new technique based on the stability of a clustering, when applied on reference data and completed ones., L'extraction de connaissances à partir de données incomplètes constitue un axe de recherche en plein essor. Dans cette thèse, nous y contribuons par la proposition d'une méthode de complétion des valeurs manquantes. Nous commençons par aborder cette problématique par la définition de modèles d'apparition des valeurs manquantes. Nous en proposons une nouvelle typologie en fonction des données connues et nous les caractérisons de façon non redondante grâce à la base d'implications propres. Un algorithme de calcul de cette base de règles, formalisé à partir de la théorie des hypergraphes, est également proposé dans cette thèse. Ensuite, nous exploitons les informations fournies lors de l'étape de caractérisation afin de proposer une méthode de complétion contextualisée, qui complète les valeurs manquantes selon le type aléatoire/non-aléatoire et selon le contexte. La complétion des valeurs manquantes non aléatoires est effectuée par des valeurs spéciales, renfermant intrinsèquement les origines des valeurs manquantes et déterminées grâce à des schémas de caractérisation. Finalement, nous nous intéressons aux techniques d'évaluation des méthodes de complétion et nous proposons une nouvelle technique fondée sur la stabilité d'un clustering entre les données de référence et les données complétées.