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«Fouille de données spatio-temporelles appliquée aux trajectoires dans un réseau» par Ahmed Kharrat

Présentée par : Ahmed Kharrat Discipline : informatique Laboratoire : PRISM

Résumé :
Ces dernières années ont vu le développement des techniques de fouille de données dans de nombreux domaines d’applications dans le but d’analyser des données volumineuses et complexes. Parallèlement, le déploiement croissant de systèmes de localisation, tels que le GPS, amène à produire des masses de données relatives aux traces de géolocalisation. C’est dans ce contexte que se situent nos travaux. Nous sommes partis du constat que le grand volume des données de géolocalisation rend leur exploitation et leur analyse fastidieuse pour les utilisateurs et les analystes. Nous nous sommes intéressés à la fouille de trajectoires d’objets mobiles et plus particulièrement ceux évoluant dans un réseau, comme les véhicules dans un réseau routier. Cette thèse a abouti aux contributions suivantes :
- Une méthode originale de clustering de trajectoires dans un contexte contraint par le réseau.
- Une méthode de caractérisation de l'évolution de la densité sur le réseau routier.
- La définition et la découverte de patrons de trajectoires et une méthode de généralisation de trajectoires basée sur ces patrons.

Abstract :
Recent years have seen the development of data mining techniques for many application areas in order to analyze large and complex data. At the same time, the increasing deployment of location-acquisition technologies such as GPS, leads to produce a large datasets of geolocation traces.
In this thesis, we are interested in mining trajectories of moving objects, such as vehicles in the road network. We propose a method for discovering dense routes by clustering similar road sections according to both traffic and location in each time period. The traffic estimation is based on the collected spatio-temporal trajectories. We also propose a characterization approach of the temporal evolution of dense routes by a graph connecting dense routes over consecutive time periods. This graph is labelled by a degree of evolution. Our last proposal concerns the discovery of mobility patterns and using these patterns to define a new representation of generalised trajectories.
Informations complémentaires
Thomas DEVOGELE, Professeur des Universités, à l’Université François Rabelais de Tours/Laboratoire d’informatique - Blois - Rapporteur
Imed Riadh FARAH, Maître de Conférences, Habilité à Diriger des Recherches, à l’Université de Manouba/Institut Supérieur d'Arts et Multimédias - Manouba (Tunisie) - Rapporteur
Karine ZEITOUNI, Professeur des Universités, à l’Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines/Laboratoire Parallélisme, Réseaux, Système, Modélisation (PRISM) - Versailles - Directeur de thèse
Sami FAIZ, Maître de Conférences, Habilité à Diriger des Recherches, à l’Université de Jendouba (Tunisie) - Examinateur
Robert LAURINI, Professeur Emérite, à l’Université de Lyon/Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information(LIRIS) - Villeurbanne - Examinateur
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