Thèse soutenue

Fouille et analyse de trajectoires enrichies – Application aux trajectoires des visiteurs de musées
FR  |  
EN
Accès à la thèse
Auteur / Autrice : Alexandros Kontarinis
Direction : Dimitrios KotzinosKarine Bennis-Zeitouni
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication) - ED EM2PSI
Date : Soutenance le 13/12/2021
Etablissement(s) : CY Cergy Paris Université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Equipes Traitement de l'Information et Systèmes (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)
Jury : Président / Présidente : José Antonio Fernandes De Macêdo
Examinateurs / Examinatrices : Dimitrios Kotzinos, Christian Sallaberry, Mounira Harzallah, Cyril Ray, Claudia Marinica
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Dan Vodislav, Christian Sallaberry

Résumé

FR  |  
EN

Au cours des dernières décennies, des progrès significatifs ont été réalisés en ce qui concerne l'exploration et l'analyse des données de trajectoire. Cette thèse s'intéresse au problème de comment, à partir d'un ensemble de trajectoires à l'interieur et de données contextuelles supplémentaires décrivant ces trajectoires, structurer et analyser correctement ces trajectoires, afin d'obtenir des informations précieuses sur les phénomènes de mouvement à l'étude. Les domaines de recherche les plus liés à ce problème sont la modélisation des données de trajectoire sémantique et l'exploration de données de trajectoire sémantique. Par ailleurs, nous abordons des problématiques particulières issues du domaine d'application des musées, ou plus généralement de la mobilité humaine dans des environnements à l'interieur.Ainsi, nos propositions de modélisation et d'analyse s'inspirent des trajectoires de visite des musées, mais ne s'y limitent pas. En particulier, nous nous concentrons sur des méthodes d'extraction de motifs séquentiels afin d'extraire des motifs intéressants de trajectoires à l'interieur sémantiques.Les principaux apports de cette thèse peuvent être résumés comme suit:1. Une classification pratique des tâches d'exploration de données de trajectoire.2. Une étude de la littérature sur la modélisation de trajectoire sémantique, la littérature sur l'exploration de motifs de trajectoire et la littérature sur l'exploration de motifs séquentiels (sans trajectoire) pour des données multidimensionnelles ou temporellement annotées.3. L'une des toutes premières études sur la façon dont les musées et leurs visiteurs peuvent simultanément bénéficier de la mise en œuvre de l'analyse des trajectoires des visiteurs des musées.4. Un modèle de données conceptuel appelé Semantic Indoor Trajectory Model (SITM) visant à représenter des trajectoires sémantiques d'objets en mouvement dans des environnements intérieurs, permettant une représentation riche du mouvement et soutenant des types d'analyse de mouvement avancés.5. Une implémentation de SITM pour représenter les visites de musées comme des trajectoires à l'interieur sémantiques, et une étude de cas expérimentale analysant les trajectoires réelles des visiteurs du musée du Louvre à Paris.6. Une approche d'exploration de motifs de trajectoire, étendant des algorithmes de l'état de l'art et combinant sémantique, temps et topologie.