Fouille de données complexes et biclustering avec l'analyse formelle de concepts

par Nyoman Juniarta

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Amedeo Napoli et de Miguel Couceiro.

Le président du jury était Florence Le Ber.

Le jury était composé de Amedeo Napoli, Miguel Couceiro, Henri Soldano, Marc Plantevit, Peggy Cellier, Mohamed Nadif, Sara C. Madeira.

Les rapporteurs étaient Henri Soldano, Marc Plantevit.


  • Résumé

    L'extraction de connaissances dans les bases de données (ECBD) est un processus qui s'applique à de (potentiellement larges) volumes de données pour découvrir des motifs qui peuvent être signifiants et utiles. Dans cette thèse, on s'intéresse à deux étapes du processus d'ECBD, la transformation et la fouille, que nous appliquons à des données complexes. Nous présentons de nombreuses expérimentations s'appuyant sur des approches et des types de données variés. La première partie de cette thèse s'intéresse à la tâche de biclustering en s'appuyant sur l'analyse formelle de concepts (FCA) et aux pattern structures. FCA est naturellement liée au biclustering, dont l'objectif consiste à grouper simultanément un ensemble de lignes et de colonnes qui vérifient certaines régularités. Les pattern structures sont une généralisation de la FCA qui permet de travailler avec des données plus complexes. Les "partition pattern structures'' ont été proposées pour du biclustering à colonnes constantes tandis que les "interval pattern structures'' ont été étudiées pour du biclustering à colonnes similaires. Nous proposons ici d'étendre ces approches afin d'énumérer d'autres types de biclusters : additif, multiplicatif, préservant l'ordre, et changement de signes cohérents. Dans la seconde partie, nous nous intéressons à deux expériences de fouille de données complexes. Premièrement, nous présentons une contribution dans laquelle nous analysons les trajectoires des visiteurs d'un musée dans le cadre du projet CrossCult. Nous utilisons du clustering de séquences et de la fouille de motifs séquentiels basée sur l'analyse formelle de concepts pour découvrir des motifs dans les données et classifier les trajectoires. Cette analyse peut ensuite être exploitée par un système de recommandation pour les futurs visiteurs. Deuxièmement, nous présentons un travail sur la découverte de médicaments antibactériens. Les jeux de données pour cette tâche, généralement des matrices numériques, décrivent des molécules par un certain nombre de variables/attributs. Le grand nombre de variables complexifie la classification des molécules par les classifieurs. Ici, nous étudions une approche de sélection de variables basée sur l'analyse log-linéaire qui découvre des associations entre variables.

  • Titre traduit

    Mining complex data and biclustering using formal concept analysis


  • Résumé

    Knowledge discovery in database (KDD) is a process which is applied to possibly large volumes of data for discovering patterns which can be significant and useful. In this thesis, we are interested in data transformation and data mining in knowledge discovery applied to complex data, and we present several experiments related to different approaches and different data types. The first part of this thesis focuses on the task of biclustering using formal concept analysis (FCA) and pattern structures. FCA is naturally related to biclustering, where the objective is to simultaneously group rows and columns which verify some regularities. Related to FCA, pattern structures are its generalizations which work on more complex data. Partition pattern structures were proposed to discover constant-column biclustering, while interval pattern structures were studied in similar-column biclustering. Here we extend these approaches to enumerate other types of biclusters: additive, multiplicative, order-preserving, and coherent-sign-changes. The second part of this thesis focuses on two experiments in mining complex data. First, we present a contribution related to the CrossCult project, where we analyze a dataset of visitor trajectories in a museum. We apply sequence clustering and FCA-based sequential pattern mining to discover patterns in the dataset and to classify these trajectories. This analysis can be used within CrossCult project to build recommendation systems for future visitors. Second, we present our work related to the task of antibacterial drug discovery. The dataset for this task is generally a numerical matrix with molecules as rows and features/attributes as columns. The huge number of features makes it more complex for any classifier to perform molecule classification. Here we study a feature selection approach based on log-linear analysis which discovers associations among features. As a synthesis, this thesis presents a series of different experiments in the mining of complex real-world data.


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