Une approche d'alignement à la problématique de la détection des activités habituelles

Routine activity extraction from local alignments in mobile phone context data

• Auteur / Autrice : Rick Patrick Constantin Moritz
• Direction : Michel Mainguenaud, Alexandre Pauchet, Grégoire Lefebvre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/02/2014
• Etablissement(s) : Rouen, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences physiques mathématiques et de l'information pour l'ingénieur (Saint-Etienne-du-Rouvray, Seine-Maritime ; ....-2016)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique, de traitement de l'information et des systèmes (Saint-Etienne du Rouvray, Seine-Maritime ; 2006-...)
• Jury : Président / Présidente : Christophe Garcia
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Philippe Leray, Bruno Crémilleux

Mots clés

Mots clés contrôlés

Informatique omniprésente

Ponts mixtes acier-béton

Modèles mathématiques

Exploration de données

Mots clés libres

Alignement de n-uplet

Fouille de données

Données contextuelles

Détections d'habitude

N-tuple alignment

Data mining

Context data

Routine activity detection

Résumé

L'homme, de manière générale apprécie ses habitudes. Nous proposons une méthodologie d'identification des activités de routine depuis des régularités extraites des données de contexte, acquises sur téléphone portable. Notre choix algorithmique se base sur l'algorithme d'alignement proposé par Lecroq et al. L'algorithme cherche à aligner des séquences de n-uplets de données du contexte. Les séquences algorithmiques correspondent aux traces d'utilisation régulières. Notre contribution technique consiste à l'amélioration de l'algorithme afin qu'il puisse exploiter la nature séquentielle des données se basant sur une approche d'optimisation locale. Les deux apports rendent la solution adaptée aux données dont la volumétrie compatibles avec les données de contexte.Afin d'évaluer notre approche, nous présentons un générateur de données simulées et une campagne d'acquisition de données réelles. Ces données sont utilisées pour valider notre approche.

Humans are creatures of habit, often developing a routine for their day-to-day life. We propose a way to identify routine as regularities extracted from the context data of mobile phones. We choose Lecroq et al.'s existing state of the art algorithm as basis for a set of modifications that render it suitable for the task. Our approach searches alignments in sequences of n-tuples of context data, which correspond to the user traces of routine activity. Our key enhancements to this algorithm are exploiting the sequential nature of the data an early maximisation approach. We develop a generator of context-like data to allow us to evaluate our approach. Additionally, we collect and manually annotate a mobile phone context dataset to facilitate the evaluation of our algorithm. The results allow us to validate the concept of our approach.