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HASH : bc595d050979a53c71b7c7a5ec43a1b5
La langue: Anglais/Franc
Note moyenne : 4.43/53 (sur 59 notes)
Résumé :
"description": "in recent decades, enterprises' information systems become more and more flooded by all kind of data: structured (databases, data warehouse), semi-structured (xml, server log files), and unstructured data (raw text, multimedia data). this has created new challenges for companies and for the scientific community.

Processus d'extraction de connaissances a partir de donnees representation et gestion des connaissanc a été finaliste du... >Voir plus
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Critiques, Analyses et Avis (9)
sarahauger
"description": "in recent decades, enterprises' information systems become more and more flooded by all kind of data: structured (databases, data warehouse), semi-structured (xml, server log files), and unstructured data (raw text, multimedia data). this has created new challenges for companies and for the scientific community. including, how to understand and analyze such a mass of data to extract knowledge. moreover, in an organization, a data mining project is usually conducted by several experts (domain experts, kdd experts, data experts...) who consequently manipulate several types of knowledge and know-how. they will have different objectives and preferences, different competences, and different visions of analyzed data and of kdd methods. our objective in this thesis is to facilitate the kdd analyst task, and to improve coordination and comprehensibility between the different actors in a multi-view analysis as well as the reuse of kdd process in terms of viewpoints. therefore, we propose a definition that makes explicit the notion of viewpoint in kdd and includes domain knowledge (analyzed domain and analyst domain) and context of analysis. based on this definition, we propose the development of a set of semantic models that are structured in a conceptual model and allowing knowledge representation and management during a multi-view analysis. our approach is based on a multi-criteria characterization of viewpoint in kdd. a characterization that is primarily designed to capture the objectives and context of analysis of the expert, guide the construction and execution of the kdd process, and then keep the trace, in the form of annotations, of reasoning made during a collaborative work. these annotations can be shared, compared and reused based on a set of semantic relations between viewpoints.les systu00e8mes d'information des entreprises actuelles sont de plus en plus " submergu00e9s " par des donnu00e9es de tous types : structuru00e9es (bases de donnu00e9es, entrepu00f4ts de donnu00e9es), semi-structuru00e9es (documents xml, fichiers log) et non structuru00e9es (textes et multimu00e9dia). ceci a cru00e9u00e9 de nouveaux du00e9fis pour les entreprises et pour la communautu00e9 scientifique, parmi lesquels comment comprendre et analyser de telles masses de donnu00e9es afin d'en extraire des connaissances. par ailleurs, dans une organisation, un projet d'extraction de connaissances u00e0 partir de donnu00e9es (ecd) est le plus souvent menu00e9 par plusieurs experts (experts de domaine, experts d'ecd, experts de donnu00e9es...), chacun ayant ses pru00e9fu00e9rences, son domaine de compu00e9tence, ses objectifs et sa propre vision des donnu00e9es et des mu00e9thodes de l'ecd. c'est ce que nous qualifions de processus d'ecd multi-vues (ou processus multi-points de vue). notre objectif dans cette thu00e8se est de faciliter la tu00e2che de l'analyste d'ecd et d'amu00e9liorer la coordination et la compru00e9hensibilitu00e9 entre les diffu00e9rents acteurs d'une analyse multi-vues, ainsi que la ru00e9utilisation du processus d'ecd en termes de points de vue. aussi, nous proposons une du00e9finition qui rend explicite la notion de point de vue en ecd et qui tient compte des connaissances de domaine (domaine analysu00e9 et domaine de l'analyste) et du contexte d'analyse. a partir de cette du00e9finition, nous proposons le du00e9veloppement d'un ensemble de modu00e8les su00e9mantiques, structuru00e9s dans un modu00e8le conceptuel, permettant la repru00e9sentation et la gestion des connaissances mises en u0153uvre lors d'une analyse multi-vues. notre approche repose sur une caractu00e9risation multi-critu00e8res du point de vue en ecd. une caractu00e9risation qui vise d'abord u00e0 capturer les objectifs et le contexte d'analyse de l'expert, puis orienter l'exu00e9cution du processus d'ecd, et par la suite garder, sous forme d'annotations, la trace du raisonnement effectuu00e9 pendant un travail multi-experts. ces annotations sont partagu00e9es, comparu00e9es et ru00e9utilisu00e9es u00e0 l'aide d'un ensemble de relations su00e9mantiques entre points de vue",
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3 table des matières présentation de l atelier personnalisation collaborative pour l enrichissement des analyses dans les entrepôts de données complexes, cécile favre, fadila bentayeb, omar boussaid système automatique de reconnaissance de cibles radar : problématique de l extraction de la forme, mohamed nabil saidi, brigitte hoeltzener, abdelmalek toumi, ali khenchaf, driss aboutajdine exploration temporelle de données archéologiques imprécises : graphe d antériorité, cyril de runz, eric desjardin regroupement de données multi-représentées : une approche par k-moyennes floues, jacques-henri sublemontier, guillaume cleuziou, matthieu exbrayat, lionel martin. 35 initialisation des masses d évidences par les okm pour la théorie des fonctions de croyances. application aux bioprocédés, yann permal, sebastien danichert, guillaume cleuziou, sebastien regis fusion multi-vues à partir de fonctions de croyance pour la classification d objets, hicham laanaya, arnaud martin i
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8 personnalisation collaborative dans les entrepôts de données xml au sein d une organisation, on peut envisager l utilisateur de façon individuelle. mais on peut également considérer qu il appartient à une communauté, la communauté des utilisateurs exploitant l entrepôt de données de l organisation en l occurrence. en effet, au sein d une organisation, différents acteurs sont amenés à prendre des décisions : à différents niveaux de responsabilité ou sur des «thématiques» différentes (des services différents dans l entreprise). cette communauté d utilisateurs a donc besoin de réaliser des analyses à partir de l entrepôt de données pour supporter la prise de décision. ainsi, dans le contexte de cette organisation, et donc de cette communauté d utilisateurs de l entrepôt de données, la notion de collaboration émerge. il est alors intéressant de combiner les concepts de personnalisation et de collaboration. ceci a déjà été fait dans le cadre de systèmes de personnalisation proposant des recommandations basées sur le filtrage collaboratif. dans ce cas, il s agit de chercher des utilisateurs qui ont les mêmes comportements, préférences, etc. avec l utilisateur à qui l on souhaite faire des recommandations. ensuite, il est possible d utiliser les informations de ces autres utilisateurs similaires pour calculer une liste de recommandations pour cet utilisateur. ceci est valable entre autres dans les systèmes de recherche d informations (goldberg et al., 1992). dans ce cas, l aspect collaboratif est un moyen pour parvenir à une personnalisation basée sur une idée de limitation ; en effet, l aspect collaboratif permet de s intéresser aux informations essentielles, pertinentes pour un utilisateur. nous pensons qu il est possible de combiner les concepts de personnalisation et de collaboration d une manière différente. plutôt que d exploiter l aspect collaboratif pour permettre une personnalisation, nous voulons mettre l aspect personnalisation au service de l aspect collaboratif. l objectif réside alors dans le fait que l utilisateur puisse répondre à ses propres besoins d analyse incluant un processus de personnalisation permettant à l utilisateur, dans ce contexte, d exprimer ses propres connaissances. dans ce cas, le concept de personnalisation peut être considéré comme étant étendu puisque la personnalisation n est pas basée ici sur une opération de restriction, mais plutôt sur une opération d extension. l intérêt est alors de pouvoir exploiter les connaissances de cet utilisateur donné, pour que les autres utilisateurs appartenant à la même communauté (au sein d une organisation donnée par exemple) puissent en tirer profit, dans l esprit d un système collaboratif dans lequel chacun apporte sa pierre à l édifice. ainsi, à partir d un entrepôt initial qui constitue une base de travail, assurant l intégrité des données et de leur chargement par rapport à leur sources, l aspect collaboratif va se porter sur le développement, l enrichissement incrémental de nouveaux axes d analyse à travers la création de nouveaux niveaux de granularité définissant ou enrichissant des hiérarchies de dimension dans l entrepôt de données complexes. la suite de cet article est organisée de la façon suivante. dans la section 2, nous présentons brièvement un état de l art relatif aux différents aspects évoqués dans notre proposition, à savoir les entrepôts de données complexes, les aspects collaboratifs dans les entrepôts de données et la personnalisation dans ces derniers. puis nous développons dans la section 3 notre proposition de système de personnalisation collaborative pour l enrichissement des analyses dans les entrepôts de données xml. dans la section 4, nous évoquons la mise en œuvre de notre approche avec d une part les éléments concernant l implémentation qui est en cours de développement et d autre part la présentation d une étude de cas, issu d un projet mené dans le cadre d une action concertée incitative avec des collègues linguistes, afin d illustrer nos propos. enfin, nous concluons cet article et évoquons les perspectives de ce travail préliminaire dans la section 5. 2 état de l art cet article aborde différents domaines. il se situe dans le cadre des entrepôts de données complexes et propose dans ce contexte, une solution de personnalisation collaborative. c est pourquoi, nous abordons brièvement ces trois volets dans l état de l art avant de positionner notre travail. 2.1 entrepôt de données complexes à ce jour, les travaux s intéressant à l entreposage de données complexes portent essentiellement sur l exploitation du langage xml pour la structuration et le stockage des données complexes (boussaid et al., 2008). l entrepôt de données est finalement constitué d une collection de documents xml représentant les faits et les dimensions. différentes approches ont été proposées. elles peuvent être vues comme des variantes au niveau de l organisation des données. pokorný (2002) a proposé un schéma en étoile xml définissant les hiérarchies de dimension comme un ensemble de collections de données xml connectées logiquement, et les faits comme des éléments xml. golfarelli et al. (2001) proposent de stocker chaque fait dans un document xml comprenant alors les instances et les hiérarchies de dimension. quant à eux, hümmer et al. (2003) proposent le modèle nommé xcube qui prévoit de regrouper tous les faits dans un document, et l ensemble des dimensions dans un autre. park et al. proposent une plateforme nommée xml-olap basée sur un entrepôt de données xml où chaque fait est contenu dans un document xml et où chaque instance de la hiérarchie de dimension est ellemême stockée dans un document xml pour éviter les jointures entre les différents niveaux de la hiérarchie de dimension. 4
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9 c. favre et al. finalement, les différents travaux diffèrent sur comment sont représentés les faits et les dimensions dans ces documents, et donc, sur le nombre de documents nécessaires au stockage des données. une étude de performances des différentes représentations a été conduite par boukraa et al. (2006). elle montre que dans le cas d un schéma en flocon de neige (cas des dimensions hiérarchisées), les meilleures performances sont obtenues lorsque les faits sont représentés dans un seul document xml et que chacune des dimensions est contenue dans un document xml. ce mode de représentation présente en outre l avantage d éviter la duplication des données sur les dimensions dans le cas d une construction de schéma en constellation dont le principe est de présenter plusieurs faits qui partagent des dimensions. en outre, comme chaque dimension et ses hiérarchies sont représentées dans un document xml, les mises à jour des dimensions sont rendues plus facile que si les dimensions étaient regroupées avec les faits ou stockées dans un seul document. c est ce point qui nous intéresse plus particulièrement. 2.2 systèmes collaboratifs dans les entrepôts de données initialement, les utilisateurs du web se contentaient de consulter des données mises à leur disposition sur des sites développés par des spécialistes. par la suite, ils ont pu peu à peu accéder à des technologies pour contribuer eux-mêmes au web (participation à des forums, création de blogs, contributions dans des sites de type wiki, etc.). ainsi, l évolution du web tend aujourd hui vers un «web 2.0», qualifié de «social», «participatif», «collaboratif», etc. cet aspect collaboratif est très présent au niveau du web de façon générale, mais a été assez peu étudié dans un contexte comme celui des entrepôts de données, alors même que c est un domaine dans lequel cet aspect peut être très intéressant. l aspect collaboratif doit bien sûr être introduit au niveau où l interaction entre le système et l utilisateur est possible. ainsi, dans le contexte des entrepôts de données, l analyse est une phase privilégiée. on peut citer les travaux de cabanac et al. (2007) qui se sont intéressés à la pratique d annotations collectives dans le contexte des bases de données décisionnelles. cette pratique permet aux analystes de partager leurs avis sur des analyses : ils réalisent ces analyses, peuvent les commenter et aussi les partager. citons également les travaux de aouiche et al. (2008) proposant une visualisation des analyses basée sur les nuages de mots et un partage, une mise à disposition facilitée de ces résultats pour d autres utilisateurs, les auteurs qualifiant alors leur approche d olap collaboratif. 2.3 personnalisation dans les entrepôts de données la personnalisation est une thématique abordée depuis déjà assez longtemps dans les domaines de la recherche d information et des bases de données. dans le contexte des entrepôts de données, il s agit d une thématique émergente. s inspirant des travaux des domaines de la recherche d information ou des bases de données, les travaux prennent de plus en plus en compte les spécificités des entrepôts de données. quels que soient ces domaines, la personnalisation consiste habituellement à exploiter les préférences des utilisateurs pour leur fournir des réponses pertinentes. nous pouvons citer les travaux de bellatreche et al. (2005) qui se sont inspirés des techniques de filtrage d information en fonction du profil utilisateur pour affiner des requêtes en y ajoutant des prédicats. l objectif de ces travaux est de pouvoir fournir à l utilisateur un résultat focalisé sur son centre d intérêt, tout en prenant en compte des contraintes de visualisation. ravat et teste (2008) proposent une solution pour la personnalisation de la navigation olap en exploitant des préférences exprimées par des poids. dans ce cas, l utilisateur assigne des poids aux concepts multidimensionnels afin d obtenir directement les analyses désirées, évitant ainsi des opérations de navigation. giacometti et al. (2008) proposent, quant à eux, un système de recommandation d analyses multidimensionnelles en se basant sur la navigation qu effectue un utilisateur donné par rapport aux navigations réalisées par les autres utilisateurs. 2.4 positionnement notre approche de personnalisation collaborative consiste en la possibilité d un enrichissement des hiérarchies de dimension via une mise à jour de celles-ci. vis-à-vis des entrepôts de données xml, dans le cadre de notre approche, l aspect mise à jour des dimensions est donc crucial. dans ce cas, compte-tenu des avantages à modéliser les faits dans un seul document xml et chacune des dimensions dans un document xml, nous avons choisi de baser notre approche sur un modèle présentant ces caractéristiques, en l occurrence sur celui de mahboubi et al. (2009) que nous détaillerons par la suite. à travers les différents travaux faits en matière de personnalisation, nous notons un manque afin d apporter une réponse aux besoins d analyses individuels. nous avons apporté une solution à ce problème en proposant une évolution de l entrepôt de données basée sur l intégration des connaissances des utilisateurs sur la manière d agréger les données sous forme de règles pour créer de nouveaux axes d analyse (bentayeb et al., 2008). néanmoins ce travail a été réalisé dans un contexte d entrepôts de données «classiques». 5
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10 personnalisation collaborative dans les entrepôts de données xml notre travail vise alors à étendre ce travail au cas des entrepôts de données complexes, en se focalisant également sur l aspect collaboratif qui nous paraît tout à fait intéressant dans ce contexte, compte-tenu de la difficulté de concevoir un schéma d entrepôt de données répondant correctement aux besoins d analyse de leurs usagers. en effet, bien que le nombre d usagers d un entrepôt de données soit réduit par rapport à celui concernant une base de données par exemple, il n en demeure pas moins qu il peut être élevé au sein d une organisation, en particulier dans le cas où cette organisation est structurée hiérarchiquement avec bon nombre de responsables. notons que vis-à-vis de cet aspect d évolution de l entrepôt de données, nous pouvons distinguer dans la littérature deux types d approches : la mise à jour du modèle d une part et la modélisation temporelle d autre part. la première approche consiste à transformer le schéma de l entrepôt de données (hurtado et al., 1999; blaschka et al., 1999). ces travaux consistent principalement à proposer des opérateurs adaptés permettant de faire évoluer le schéma de l entrepôt de données. dans ce cas, un seul schéma est supporté et l historique de l évolution n est pas préservé. dans la seconde approche, l historique des modifications est conservées en exploitant des labels de validité temporelle. ces labels peuvent être apposés au niveau des instances des dimensions (bliujute et al., 1998), des liens d agrégation (mendelzon et vaisman, 2000), ou des versions de schéma (bebel et al., 2004; body et al., 2003; morzy et wrembel, 2004; ravat et al., 2006). dans ces entrepôts, chaque version décrit le schéma et les données à une certaine période. afin de pouvoir analyser ces données, compte-tenu du modèle spécifique, une extension du language sql est requise. l inconvénient de ces approches résident également dans le fait qu elle doivent être mises en œuvre dès la conception de l entrepôt de données. ainsi, pour permettre un point de vue collaboratif, nous adoptons une approche de mise à jour de schéma, avec une partie de l entrepôt qui servira de base que les utilisateurs vont enrichir. la mise à jour permet alors de pouvoir implémenter le processus collaboratif, l objectif étant un enrichissement incrémental de l entrepôt, cela ne remet pas en cause les données de l entrepôt, même si l historique des modifications n est pas conservé. 3 personnalisation collaborative dans les entrepôts de données xml 3.1 modèle d entrepôt de données xml comme nous l avons précisé précédemment, plusieurs modèles d entrepôt de données xml ont été proposés dans la littérature. nous basons nos travaux sur le modèle proposé par mahboubi et al. (2009) qui rend plus facile et plus efficace la mise à jour des dimensions. ce modèle propose de rassembler les faits dans un document xml, et chacune des dimensions avec ses hiérarchies sont contenues dans un document xml. un document xml nommé dw model.xml représente le schéma de l entrepôt (figure 1). ensuite, les documents portant le nom facts f.xml contiennent les données sur les faits (figure 2-a), c est-à-dire les identifiants des dimensions et les mesures. enfin, les documents dimension d.xml permettent de stocker les valeurs des attributs décrivant les dimensions et leurs hiérarchies (figure 2-b). les éléments auxquels nous nous intéresserons particulièrement dans le cadre de notre personnalisation collaborative sont les niveaux hiérarchiques dans les dimensions. ainsi, notre approche aura un impact à la fois sur le document contenant la structure de l entrepôt (dw model.xml), mais également sur les documents contenant les dimensions dont les hiérarchies seront modifiées. 3.2 processus de personnalisation collaborative proposé à travers cet article, nous voulons poser les bases de notre proposition de personnalisation collaborative. il s agit d exploiter un entrepôt de données initial. ensuite, une couche collaborative a pour but d enrichir incrémentalement cet entrepôt initial, au fur et à mesure que la personnalisation répond à de nouveaux besoins individuels qui seront partagés. l originalité finalement est qu en voulant répondre à un besoin individuel, par l expression de ses propres connaissances, l utilisateur va en même temps collaborer à l enrichissement des possibilités d analyse de l entrepôt de données pour les autres utilisateurs de l organisation. pour permettre une personnalisation collaborative des analyses dans les entrepôts de données xml, nous proposons un processus au sein duquel les utilisateurs ont bien évidemment une place centrale (figure 3). chaque utilisateur de la communauté dans l organisation peut avoir des besoins spécifiques en termes d analyse, nécessitant l ajout ou l enrichissement des hiérarchies de dimension de l entrepôt. ainsi, chaque utilisateur peut exprimer ses propres connaissances pour créer un nouveau niveau de granularité. un module permet l acquisition des connaissances sous forme de règles de type si-alors, correspondant à une phase participative. un module d évolution de l entrepôt permet ensuite de prendre en compte ces règles pour faire évoluer l entrepôt de données, en l occurrence les documents xml adéquats. enfin, un module d analyse permet à l utilisateur qui a exprimé ses connaissances, de faire l analyse correspondant à ses propres besoins, mais ce module permet également l accès à ces mêmes analyses pour les autres utilisateurs de la communauté, dans un esprit collaboratif où chacun enrichit l entrepôt pour lui et pour les autres. 6
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16 personnalisation collaborative dans les entrepôts de données xml fig. 6 document dim time.xml mis à jour. décrit le processus centré utilisateurs pour permettre la réalisation de cette proposition, nous avons détaillé les deux principaux modules pour atteindre l objectif, à savoir la participation des utilisateurs (l acquisition des connaissances) et l exploitation de cette participation (l évolution incrémentale de l entrepôt). l implémentation de notre approche est en cours de développement, mais nous avons indiqué quelques éléments la concernant, et nous avons illustré notre approche par une étude de cas issu d une collaboration avec des linguistes. cet article présente un travail préliminaire dans le domaine de la personnalisation collaborative dans les entrepôts de données complexes ouvrant de nombreuses perspectives. dans l immédiat, il s agit, à partir d un recensement des hiérarchies complexes inspiré par la modélisation des hiérarchies établie par malinowski et zimányi (2004), d aider à la saisie des règles exprimant les connaissances. ainsi les règles seront le fondement du système, il s agit alors de guider l utilisateur dans l expression de ses connaissances et d adapter la vérification des règles saisies. aini la formalisation devra également être enrichie par rapport aux différentes propriétés pour prendre en compte les différents types de hiérarchie. dans notre approche, l apect collaboratif se traduit par un enrichissement incrémental de l entrepôt mettant finalement à disposition des utilisateurs de la communauté les suggestions individuelles. en d autres mots, il s agit d un partage des possibilités d analyse créées individuellement. il serait alors intéressant d envisager l aspect collaboratif en y introduisant l échange de points de vue. ceci peut être intéressant en particulier dans le cas de points de vue divergents. nous avons d ores et déjà proposé d avoir recours au versionnement pour traduire des points de vue différents sur un même niveau (bentayeb et al., 2008), mais il serait sans doute pertinent d envisager d autres solutions. par ailleurs, ce principe de personnalisation collaborative pourrait être étendu. en effet, dans notre cas, les nouveaux axes sont accessibles par les autres usagers du système. mais nous pourrions aller au-delà en envisageant un système de recommandation. des travaux commencent à émerger sur cet aspect de recommandation dans les entrepôts de données (giacometti et al., 2008). il s agit alors de pouvoir exploiter l aspect collaboratif que nous avons introduit. nous pensons également que le concept de profil pourrait être pertinent. en effet, dans le contexte d une organisation telle qu une entreprise, la notion de métier peut être intéressante comme base pour la recommandation. enfin, bentayeb (2008) a proposé l utilisation d une méthode de fouille de données, celle des k-means en l occurrence, pour permettre la construction de nouveaux niveaux de granularité. il serait sans doute pertinent de s intéresser à des méthodes de fouille de données dans les documents xml pour faire émerger de nouveaux axes d analyse. ceci aurait pour objectif, entre autres, d exploiter des connaissances dont les utilisateurs ne disposent pas. références aouiche, k., f. bentayeb, o. boussaid, et j. darmont (2003). conception informatique d une base de données multimédia de corpus linguistiques oraux : l exemple de clapi. in 36ème colloque international de la societas linguistica europaea, lyon, france, pp aouiche, k., d. lemire, et r. godin (2008). collaborative olap with tag clouds - web 2.0 olap formalism and experimental evaluation. in 4th international conference on web information systems and technologies (webist 08), funchal, madeira, portugal, pp
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17 c. favre et al. bebel, b., j. eder, c. koncilia, t. morzy, et r. wrembel (2004). creation and management of versions in multiversion data warehouse. in 19th acm symposium on applied computing (sac 04), nicosia, cyprus, pp bellatreche, l., a. giacometti, p. marcel, h. mouloudi, et d. laurent (2005). a personalization framework for olap queries. in 8th acm international workshop on data warehousing and olap (dolap 05), bremen, germany, pp bentayeb, f. (2008). k-means based approach for olap dimension updates. in 10th international conference on enterprise information systems (iceis 08), barcelona, spain, volume disi, pp bentayeb, f., c. favre, et o. boussaïd (2008). a user-driven data warehouse evolution approach for concurrent personalized analysis needs integrated computer-aided engineering. journal of integrated computer-aided engineering 15(1), beyer, k., d. chambérlin, l. colby, f. özcan, h. pirahesh, et y. xu (2005). extending xquery for analytics. in 24th international conference on management of data (sigmod 05), baltimore, maryland, usa, pp blaschka, m., c. sapia, et g. höfling (1999). on schema evolution in multidimensional databases. in 1st international conference on data warehousing and knowledge discovery (dawak 99), florence, italy, volume 1676 of lncs, pp bliujute, r., s. saltenis, g. slivinskas, et c. jensen (1998). systematic change management in dimensional data warehousing. in 3rd international baltic workshop on databases and information systems, riga, latvia, pp body, m., m. miquel, y. bédard, et a. tchounikine (2003). handling evolutions in multidimensional structures. in 19th international conference on data engineering (icde 03), bangalore, india, pp boukraa, d., r. b. messaoud, et. boussaïd (2006). proposition d un modèle physique pour les entrepôts xml. in atelier systèmes décisionnels (asd 06) en conjonction avec 9th maghrebian conference on information technologies (mcseai 06), agadir, morocco. boussaid, o., j. darmont, f. bentayeb, et s. loudcher (2008). warehousing complex data from the web. international journal of web engineering and technology 4(4), cabanac, g., m. chevalier, f. ravat, et o. teste (2007). an annotation management system for multidimensional databases. in 9th international conference on data warehousing and knowledge discovery (dawak 07), regensburg, germany, volume 4654 of lncs, pp giacometti, a., p. marcel, et e. negre (2008). a framework for recommending olap queries. in 11th acm international workshop on data warehousing and olap (dolap 08), napa valley, california, usa, pp goldberg, d., d. nichols, b. m. oki, et d. terry (1992). using collaborative filtering to weave an information tapestry. communications of the acm 35(12), golfarelli, m., s. rizzi, et b. vrdoljak (2001). data warehouse design from xml sources. in 4th acm international workshop on data warehousing and olap (dolap 01), atlanta, georgia, usa, pp hümmer, w., a. bauer, et g. harde (2003). xcube : xml for data warehouses. in 6th international workshop on data warehousing and olap (dolap 03), new orleans, louisiana, usa, pp hurtado, c. a., a. o. mendelzon, et a. a. vaisman (1999). updating olap dimensions. in 2nd acm international workshop on data warehousing and olap (dolap 99), kansas city, missouri, usa, pp inmon, w. h. (1996). building the data warehouse. john wiley & sons. ioannidis, y. et g. koutrika (2005). personalized systems : models and methods from an ir and db perspective. in 31st international conference on very large data bases (vldb 05), trondheim, norway, pp kimball, r. (1996). the data warehouse toolkit. john wiley & sons. mahboubi, h., j. c. ralaivao, s. loudcher, o. boussaid, f. bentayeb, et j. darmont (2009). x-wacoda: an xml-based approach for warehousing and analyzing complex data. advances in data warehousing and mining. igi publishing. malinowski, e. et e. zimányi (2004). olap hierarchies: a conceptual perspective. in 16th international conference on advanced information systems engineering (caise 04), riga, latvia, volume 3084 of lncs, pp mendelzon, a. o. et a. a. vaisman (2000). temporal queries in olap. in 26th international conference on very large data bases (vldb 00), cairo, egypt, pp morzy, t. et r. wrembel (2004). on querying versions of multiversion data warehouse. in 7th acm international workshop on data warehousing and olap (dolap 04), washington, columbia, usa, pp park, b.-k., h. han, et i.-y. song. xml-olap: a multidimensional analysis framework for xml warehouses. in 7th international conference on data warehousing and knowledge discovery (dawak 05), copenhagen, denmark. 13
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18 personnalisation collaborative dans les entrepôts de données xml pokorný, j. (2002). xml data warehouse: modelling and querying. in 5th baltic conference (balticdb&is 06), tallin, estonia, pp ravat, f. et o. teste (2008). personalization and olap databases. annals of information systems, numéro spécial new trends in data warehousing and data analysis 3. ravat, f., o. teste, et g. zurfluh (2006). a multiversion-based multidimensional model. in 8th international conference on data warehousing and knowledge discovery (dawak 06), krakow, poland, volume 4081 of lncs, pp summary the xml data warehouses are a good alternative for the representation, storage and analysis of complex data. the model of a data warehouse is classically designed from the available data sources and analysis needs identified during the conception. it turns out that the analysis needs may emerge, depending on knowledge of analysts. this knowledge may concern new ways to aggregate data. thus, to provide an answer to individual analysis needs and take advantage of knowledge of different analysts using the data warehouse, we propose in this paper a collaborative personalization for enrichment opportunities for analysis of xml data warehouse. this approach is based on the expression of knowledge analysts on how to aggregate the data, allowing the sharing of new possibilities for analysis through the enrichment of dimension hierarchies that drive the navigation in the xml data warehouse. 14
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20 système automatique de reconnaissance de cibles radar pour l acquisition des signaux radar, le mode «inverse 1» est adopté pour produire les images de cibles présentant un mouvement de rotation. ce mode d acquisition est basé sur une analyse du signal reçu en fonction du temps et de la fréquence doppler. l image est obtenue en appliquant l analyse temporelle qui fournit la position des points brillants suivant l axe de visée du radar et par l analyse de la fréquence doppler qui fournit la position des points brillants suivant l axe azimutal. 2.2 prétraitement de données les signaux obtenus par les systèmes d'émission-réception cohérente comme le radar à ouverture synthétique inverse présentent un bruit (speckle) assez biaisant. le speckle est un bruit multiplicatif dû aux superpositions constructives ou destructives des réflexions élémentaires. il confère à l'image un aspect granulaire commun aux systèmes d'imagerie utilisant une source d'éclairement cohérente (laser, onde électromagnétique radar-, ). dans le but de rendre les images mieux interprétables, et conserver l information pertinente contenue dans les images isar, l étape de prétraitement s avère incontournable. pour cela, il existe de nombreux types de filtrage permettant d améliorer la qualité des images isar. chaque filtres possède ses propres particularités : certains permettent de lisser l'image, d'autres permettent de diminuer le bruit ou encore d'améliorer l'interprétation visuelle des images. l'utilisation des différents filtres dépend donc de l'application envisagée. les principaux filtres utilisés en imagerie radar qui permettent de diminuer le speckle sont : le filtre de lee (lee, 1981), le filtre de kuan et le filtre de frost (frost et al., 1982). la figure 2 illustre l utilisation d un filtre de rehaussement suivi du filtre de frost. a) b) fig 2 a) image originale. b) image prétraitée (rehaussée+filtre de frost). 3 extraction de la forme afin de préparer les données à la phase de reconnaissance, l extraction des descripteurs invariants aux transformations géométriques a été réalisée. le choix dans ce cadre de travail est porté sur les contours comme éléments d analyse. pour le cas des images isar à traiter, les techniques classiques de détection de contour fondées sur des techniques dérivatives ne fournissent que des ensembles de contours non fermés révélant un certain nombre de disparités, d où la difficulté de reconstruire une forme (contours fermés) générale de la cible à partir de tels contours (toumi, 2007). nous avons donc utilisé trois techniques d extraction de contours qui sont : la ligne de partage des eaux (lpe), le flux du vecteur gradient (fvg) (dérivée des contours actifs) et au final, la combinaison des deux précédentes techniques. nous exposons dans la suite les différentes techniques. 3.1 ligne de partage des eaux la ligne de partage des eaux est l une des techniques les plus répandues de morphologie mathématique, elle utilise la terminologie de la géographie qui définit la lpe comme la crête qui forme entre deux bassins versants dans une image considérée comme une surface topographique (roerdink et meijster, 2001). dans le cas des images isar, chaque objet (point brillant) dans l image correspond généralement à un minimum du gradient morphologique (toumi et al., 2008) et son contour correspond aux lpe de ce gradient (cf. figure 3). 1 l acquisition en mode inverse produit des images d objets présentant un mouvement de rotation par rapport au radar. 16
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