Literatura científica selecionada sobre o tema "Clustering de trajectoires"

Les voies de signalisation décrivent les réponses d'une cellule à des stimuli externes. Elles sont primordiales dans les processus biologiques tels que la différentiation, la prolifération ou encore l'apoptose. La biologie des systèmes tentent d'étudier ces voies de façon exhaustive à partir de modèles statistiques ou dynamiques. Le nombre de solutions expliquant un phénomène biologique (par exemple la réaction d'une cellule à un stimulus) peut être très élevé dans le cas de grands modèles. Cette thèse propose, dans un premier temps, différentes stratégies de regroupement de ces solutions à partir de méthodes de clustering et d'analyse de concepts formels. Puis elle présente la caractérisation de ces regroupements à partir de web sémantique. Ces stratégies ont été appliquées au réseau de signalisation du TGF-beta, un stimulus extra-cellulaire jouant un rôle important dans le développement du cancer, ce qui a permis d'identifier cinq grands groupes de trajectoires participant chacun à des processus biologiques différents. Dans un second temps, cette thèse se confronte au problème de conversion des données hétérogènes provenant de différentes bases dans un formalisme unique afin de pouvoir généraliser l'étude précédente. Elle propose une stratégie permettant de regrouper les différents réseaux de signalisation provenant d'une base de données en un modèle unique et ainsi permettant de calculer toutes les trajectoires de signalisation d'un stimulus
Signaling pathways describe the extern stimuli responses of a cell. They are indispensable in biological processes such as differentiation, proliferation or apoptosis. The Systems Biology tries to study exhaustively the signalling pathways using static or dynamic models. The number of solutions which explain a biological phenomenon (for example the stimulus reaction of cell) can be very high in large models. First, this thesis proposes some different strategies to group the solutions describing the stimulus signalling with clustering methods and Formal Concept Analysis. Then, it presents the cluster characterization with semantic web methods. Those strategies have been applied to the TGF-beta signaling network, an extracellular stimulus playing an important role in the cancer growing, which helped to identify 5 large groups of trajectories characterized by different biological processes. Next, this thesis confronts the problem of heterogeneous data translation from different bases to a unique formalism. The goal is to be able to generalize the previous study. It proposes a strategy to group signaling pathways of a database to an unique model, then to calculate every signaling trajectory of the stimulus

Cette thèse porte sur l’étude comportementale de l’activité touristique en utilisant une approche d’analyse générique et interactive. Le processus d’analyse développé concerne la trajectoire touristique dans la ville et dans les musées en tant que terrain d’étude. Des expérimentations ont été menées pour collecter les données de déplacement dans la ville touristique en utilisant des signaux GPS, permettant ainsi l’obtention d’une trajectoire de déplacement. Toutefois, l’étude se focalise en premier lieu sur la reconstruction de la trajectoire d’un visiteur dans les musées à l’aide d’un équipement de positionnement intérieur, c’est-à-dire dans un environnement contraint. Ensuite, un modèle d’enrichissement sémantique multi-aspects générique est développé pour compléter la trajectoire d’un individu en utilisant plusieurs données de contexte telles que les noms des quartiers traversés par l’individu dans la ville, les salles des musées, la météo à l’extérieur et des données d’application mobile à l’intérieur. Les trajectoires enrichies, appelées trajectoires sémantiques, sont ensuite analysées à l’aide de l’analyse formelle de concept et de la plateforme GALACTIC, qui permet l’analyse de structures de données complexes et hétérogènes sous la forme d’une hiérarchie de sous-groupes d’individus partageant des comportements communs. Enfin, l’attention est portée sur l’algorithme "ReducedContextCompletion" qui permet la navigation interactive dans un treillis de concepts, ce qui permet à l’analyste de données de se concentrer sur les aspects de la donnée qu’il souhaite explorer
This thesis focuses on the behavioral study of tourist activity using a generic and interactive analysis approach. The developed analytical process concerns the tourist trajectory in the city and museums as the study field. Experiments were conducted to collect movement data in the tourist city using GPS signals, thus enabling the acquisition of a movement trajectory. However, the study primarily focuses on reconstructing a visitor’s trajectory in museums using indoor positioning equipment, i.e., in a constrained environment. Then, a generic multi-aspect semantic enrichment model is developed to supplement an individual’s trajectory using multiple context data such as the names of neighborhoods the individual passed through in the city, museum rooms, weather outside, and indoor mobile application data. The enriched trajectories, called semantic trajectories, are then analyzed using formal concept analysis and the GALACTIC platform, which enables the analysis of complex and heterogeneous data structures as a hierarchy of subgroups of individuals sharing common behaviors. Finally, attention is paid to the "ReducedContextCompletion" algorithm that allows for interactive navigation in a lattice of concepts, allowing the data analyst to focus on the aspects of the data they wish to explore

ContexteDans le domaine de la santé, l’analyse des données pour l’extraction des connaissances est un enjeu en pleine expansion. Les questions sur l’organisation des soins ou encore l’étude de l’association entre le traitement et qualité de vie (QdV) perçue pourraient être abordées sous cet angle. L’évolution des technologies permet de disposer d’outils de fouille de données performants et d’outils statistiques enrichis de méthode avancées, utilisables par les non experts. Nous avons illustré cette méthode au travers de deux questions d’actualité :1 / Quelle organisation des soins pour la prise en charge des cancers ? 2/ étude de la relation chez les patients souffrant d’un cancer métastatique entre la QdV liée à la santé perçue et les traitements reçus dans le cadre d’un essai thérapeutique.Matériels et méthodesNous disposons aujourd’hui de volumineuses bases de données. Certaines retracent le parcours hospitalier des patients, comme c’est le cas pour les données d’activités hospitalières recueillies dans le cadre du programme de médicalisation des systèmes d’information (PMSI). D’autres conservent les informations sur la QdV perçues par les patients et qui recueillies en routine actuellement dans les essais thérapeutiques. L’analyse de ces données a été réalisée suivant trois étapes principales : Tout d’abord une étape de préparation des données dont l’objectif était la compatibilité à un concept d’analyse précisé. Il s’agissait par exemple de transformer une base de données classique (centrée sur le patient) vers une nouvelle base de données où « l’unité de recueil » est une entité autre que le patient (ex. trajectoire de soins). Ensuite une deuxième étape consacrée à l’application de méthodes de fouille de données pour l’extraction connaissances : les méthodes d’analyse formelle des concepts ou encore les méthodes de classifications non-supervisée. Et enfin l’étape de restitution des résultats obtenus et présenté sous forme graphique.RésultatsPour la question de l’organisation des soins, nous avons construit une typologie des trajectoires hospitalières des soins permettait de réaliser un état des lieux des pratiques dans la prise en charge des cancers étudié depuis la chirurgie jusqu’à un an de suivi des patients. Dans le cas du Cancer du sein, nous avons décrit une typologie de prise en charge sur la base des coûts d’hospitalisation sur un suivi d’un an. Pour la deuxième question, nous avons également construit une typologie des profils évolutifs de la QdV. Celle-ci comportait 3 classes : une classe d’amélioration, une classe de stabilité et une classe de dégradation.ConclusionL’intérêt majeur de ce travail était de mettre en évidence des pistes de réflexion permettant des avancées dans la compréhension et la construction de solutions adaptées aux problèmes
Context In healthcare domain, data mining for knowledge discovery represent a growing issue. Questions about the organisation of healthcare system and the study of the relation between treatment and quality of life (QoL) perceived could be addressed that way. The evolution of technologies provides us with efficient data mining tools and statistical packages containing advanced methods available for non-experts. We illustrate this approach through two issues: 1 / What organisation of healthcare system for cancer diseases management? 2 / Exploring in patients suffering from metastatic cancer, the relationship between health-related QoL perceived and treatment received as part of a clinical trial. Materials and methods Today we have large databases. Some are dedicated to gather together all hospital stays, as is the case for the national medico-administrative DRG-type database. Others are used to store information about QoL perceived by patients, routinely collected in clinical trials. The analysis of these data was carried out following three main steps: In the first step, data are prepared to be useable according to a defined concept of data analysis. For example, a classical database (patient-centered) was converted to a new database organised around a new defined entity which was different from the patient (eg. Care trajectory). Then in the second step, we applied data mining methods for knowledge discovery: we used the formal analysis of concepts method and unsupervised clustering techniques. And finally the results were presented in a graphical form. Results Concerning the question of the organisation of healthcare system, we constructed a typology of hospital care trajectories. We were able then to describe current practice in the management of cancers from the first cancer related surgical operation until one year of follow-up. In the case of breast cancer, we’ve described a typology of care on the basis of hospital costs over a one year follow up. Concerning the second question, we have also constructed a typology of QoL change patterns. This comprised three groups: Improvement, stability and degradation group.Conclusion The main interest of this work was to highlight new thoughts, which advances understanding and, contributing in appropriate solutions building

Cette thèse s'inscrit dans l'amélioration de la gestion du trafic aérien. Le vent et la température sont deux paramètres omniprésents, subis, et à l'origine de nombreux biais de prédiction qui altèrent le suivi des trajectoires. Nous proposons une méthode pour limiter ces biais. Le concept "Wind and Température Networking" améliore la prédiction de trajectoire en utilisant le vent et la température mesurés par les avions voisins. Nous détaillons les effets de la température sur l'avion, permettant sa prise en compte. L'évaluation du concept est faite sur 8000 vols. Nous traitons du calcul de trajectoires optimales en présence de vent prédit, pour remplacer les actuelles routes de l'Atlantique Nord, et aboutir à des groupes de trajectoires optimisées et robustes. Dans la conclusion, nous présentons d'autres champs d'applications du partage de vents, et abordons les besoins en nouvelles infrastructures et protocoles de communication, nécessaires à la prise en compte de ce nouveau concept
This thesis is related to air traffic management systems current changes. On the ground and in flight, trajectory calculation methods and available data differ. Wind and temperature are two ubiquitous parameters that are subject to and cause prediction bias. We propose a concept to limit this bias. Our "Wind and Temperature Networking" concept improves trajectory prediction, using wind and temperature information from neighboring aircraft. We detail the effects of temperature on the aircraft performances, allowing for temperature to be taken into account. The concept evaluation is done on 8000 flights. We discuss the calculation of optimal trajectories in the presence of predicted winds, to replace the current North Atlantic Tracks, and to provide optimized and robust groups of trajectories. The conclusion of this thesis presents other fields of wind sharing applications, and addresses the need for new telecommunications infrastructures and protocols

L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) fait référence à un service qui permet aux entreprises de déléguer leurs tâches d'apprentissage automatique à un ou plusieurs serveurs puissants, à savoir des serveurs cloud. Néanmoins, les entreprises sont confrontées à des défis importants pour garantir la confidentialité des données et le respect des réglementations en matière de protection des données. L'exécution de tâches d'apprentissage automatique sur des données sensibles nécessite la conception de nouveaux protocoles garantissant la confidentialité des données pour les techniques d'apprentissage automatique.Dans cette thèse, nous visons à concevoir de tels protocoles pour MLaaS et étudions trois techniques d'apprentissage automatique : les réseaux de neurones, le partitionnement de trajectoires et l'agrégation de données. Dans nos solutions, notre objectif est de garantir la confidentialité des données tout en fournissant un niveau acceptable de performance et d’utilité. Afin de préserver la confidentialité des données, nous utilisons plusieurs techniques cryptographiques avancées : le calcul bipartite sécurisé, le chiffrement homomorphe, le rechiffrement proxy homomorphe ainsi que le chiffrement à seuil et le chiffrement à clé multiples. Nous avons en outre implémenté ces nouveaux protocoles et étudié le compromis entre confidentialité, performance et utilité/qualité pour chacun d’entre eux
Machine Learning as a Service (MLaaS) refers to a service that enables companies to delegate their machine learning tasks to single or multiple untrusted but powerful third parties, namely cloud servers. Thanks to MLaaS, the need for computational resources and domain expertise required to execute machine learning techniques is significantly reduced. Nevertheless, companies face increasing challenges with ensuring data privacy guarantees and compliance with the data protection regulations. Executing machine learning tasks over sensitive data requires the design of privacy-preserving protocols for machine learning techniques.In this thesis, we aim to design such protocols for MLaaS and study three machine learning techniques: Neural network classification, trajectory clustering, and data aggregation under privacy protection. In our solutions, our goal is to guarantee data privacy while keeping an acceptable level of performance and accuracy/quality evaluation when executing the privacy-preserving variants of these machine learning techniques. In order to ensure data privacy, we employ several advanced cryptographic techniques: Secure two-party computation, homomorphic encryption, homomorphic proxy re-encryption, multi-key homomorphic encryption, and threshold homomorphic encryption. We have implemented our privacy-preserving protocols and studied the trade-off between privacy, efficiency, and accuracy/quality evaluation for each of them

Cette thèse s'intéresse à l'apprentissage pour données massives. On considère en premier lieu, des trajectoires définies par des séquences de géolocalisations. Une nouvelle mesure de distance entre trajectoires (Symmetrized Segment-Path Distance) permet d'identifier par classification hiérarchique des groupes de trajectoires, modélisés ensuite par des mélanges gaussiens décrivant les déplacements par zones. Cette modélisation est utilisée de façon générique pour résoudre plusieurs types de problèmes liés aux trafic routier : prévision de la destination finale d'une trajectoire, temps d'arrivée à destination, prochaine zone de localisation. Les exemples analysés montrent que le modèle proposé s'applique à des environnements routiers différents et, qu'une fois appris, il s'applique à des trajectoires aux propriétés spatiales et temporelles différentes. En deuxième lieu, les environnements technologiques d'apprentissage pour données massives sont comparés sur des cas d'usage industriels
This thesis focuses on machine learning techniques for application to big data. We first consider trajectories defined as sequences of geolocalized data. A hierarchical clustering is then applied on a new distance between trajectories (Symmetrized Segment-Path Distance) producing groups of trajectories which are then modeled with Gaussian mixture in order to describe individual movements. This modeling can be used in a generic way in order to resolve the following problems for road traffic : final destination, trip time or next location predictions. These examples show that our model can be applied to different traffic environments and that, once learned, can be applied to trajectories whose spatial and temporal characteristics are different. We also produce comparisons between different technologies which enable the application of machine learning methods on massive volumes of data

Cette thèse se concentre sur la structuration du modèle acoustique pour améliorer la reconnaissance de la parole par modèle de Markov. La structuration repose sur l’utilisation d’une classification non supervisée des phrases du corpus d’apprentissage pour tenir compte des variabilités dues aux locuteurs et aux canaux de transmission. L’idée est de regrouper automatiquement les phrases prononcées en classes correspondant à des données acoustiquement similaires. Pour la modélisation multiple, un modèle acoustique indépendant du locuteur est adapté aux données de chaque classe. Quand le nombre de classes augmente, la quantité de données disponibles pour l’apprentissage du modèle de chaque classe diminue, et cela peut rendre la modélisation moins fiable. Une façon de pallier ce problème est de modifier le critère de classification appliqué sur les données d’apprentissage pour permettre à une phrase d’être associée à plusieurs classes. Ceci est obtenu par l’introduction d’une marge de tolérance lors de la classification ; et cette approche est étudiée dans la première partie de la thèse. L’essentiel de la thèse est consacré à une nouvelle approche qui utilise la classification automatique des données d’apprentissage pour structurer le modèle acoustique. Ainsi, au lieu d’adapter tous les paramètres du modèle HMM-GMM pour chaque classe de données, les informations de classe sont explicitement introduites dans la structure des GMM en associant chaque composante des densités multigaussiennes avec une classe. Pour exploiter efficacement cette structuration des composantes, deux types de modélisations sont proposés. Dans la première approche on propose de compléter cette structuration des densités par des pondérations des composantes gaussiennes dépendantes des classes de locuteurs. Pour cette modélisation, les composantes gaussiennes des mélanges GMM sont structurées en fonction des classes et partagées entre toutes les classes, tandis que les pondérations des composantes des densités sont dépendantes de la classe. Lors du décodage, le jeu de pondérations des gaussiennes est sélectionné en fonction de la classe estimée. Dans une deuxième approche, les pondérations des gaussiennes sont remplacées par des matrices de transition entre les composantes gaussiennes des densités. Les approches proposées dans cette thèse sont analysées et évaluées sur différents corpus de parole qui couvrent différentes sources de variabilité (âge, sexe, accent et bruit)
This thesis focuses on acoustic model structuring for improving HMM-Based automatic speech recognition. The structuring relies on unsupervised clustering of speech utterances of the training data in order to handle speaker and channel variability. The idea is to split the data into acoustically similar classes. In conventional multi-Modeling (or class-Based) approach, separate class-Dependent models are built via adaptation of a speaker-Independent model. When the number of classes increases, less data becomes available for the estimation of the class-Based models, and the parameters are less reliable. One way to handle such problem is to modify the classification criterion applied on the training data, allowing a given utterance to belong to more than one class. This is obtained by relaxing the classification decision through a soft margin. This is investigated in the first part of the thesis. In the main part of the thesis, a novel approach is proposed that uses the clustered data more efficiently in a class-Structured GMM. Instead of adapting all HMM-GMM parameters separately for each class of data, the class information is explicitly introduced into the GMM structure by associating a given density component with a given class. To efficiently exploit such structured HMM-GMM, two different approaches are proposed. The first approach combines class-Structured GMM with class-Dependent mixture weights. In this model the Gaussian components are shared across speaker classes, but they are class-Structured, and the mixture weights are class-Dependent. For decoding an utterance, the set of mixture weights is selected according to the estimated class. In the second approach, the mixture weights are replaced by density component transition probabilities. The approaches proposed in the thesis are analyzed and evaluated on various speech data, which cover different types of variability sources (age, gender, accent and noise)

Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème du suivi comportemental des piétons au sein d'un environnement critique partiellement observé. Tandis que plusieurs travaux de la littérature s'intéressent uniquement soit à la position d'un piéton dans l'environnement, soit à l'activité à laquelle il s'adonne, nous optons pour une vue générale et nous estimons simultanément à ces deux données. Les contributions présentées dans ce document sont organisées en deux parties. La première partie traite principalement du problème de la représentation et de l'exploitation du contexte environnemental dans le but d'améliorer les estimations résultant du processus de suivi. L'état de l'art fait mention de quelques études adressant cette problématique. Dans ces études, des modèles graphiques aux capacités d'expressivité limitées, tels que des réseaux Bayésiens dynamiques, sont utilisés pour modéliser des connaissances contextuelles a priori. Dans cette thèse, nous proposons d'utiliser des modèles contextuelles plus riches issus des simulateurs de comportements d'agents autonomes et démontrons l’efficacité de notre approche au travers d'un ensemble d'évaluations expérimentales. La deuxième partie de la thèse adresse le problème général d'influences mutuelles - communément appelées interactions - entre piétons et l'impact de ces interactions sur les comportements respectifs de ces derniers durant le processus de suivi. Sous l'hypothèse que nous disposons d'un simulateur (ou une fonction) modélisant ces interactions, nous développons une approche de suivi comportemental à faible coût computationnel et facilement extensible dans laquelle les interactions entre cibles sont prises en compte. L'originalité de l'approche proposée vient de l'introduction des "représentants'', qui sont des informations agrégées issues de la distribution de chaque cible de telle sorte à maintenir une diversité comportementale, et sur lesquels le système de filtrage s'appuie pour estimer, de manière fine, les comportements des différentes cibles et ceci, même en cas d'occlusions. Nous présentons nos choix de modélisation, les algorithmes résultants, et un ensemble de scénarios difficiles sur lesquels l’approche proposée est évaluée
In this thesis, we are interested in the problem of pedestrian behavioral tracking within a critical environment partially under sensory coverage. While most of the works found in the literature usually focus only on either the location of a pedestrian or the activity a pedestrian is undertaking, we stands in a general view and consider estimating both data simultaneously. The contributions presented in this document are organized in two parts. The first part focuses on the representation and the exploitation of the environmental context for serving the purpose of behavioral estimation. The state of the art shows few studies addressing this issue where graphical models with limited expressiveness capacity such as dynamic Bayesian networks are used for modeling prior environmental knowledge. We propose, instead, to rely on richer contextual models issued from autonomous agent-based behavioral simulators and we demonstrate the effectiveness of our approach through extensive experimental evaluations. The second part of the thesis addresses the general problem of pedestrians’ mutual influences, commonly known as targets’ interactions, on their respective behaviors during the tracking process. Under the assumption of the availability of a generic simulator (or a function) modeling the tracked targets' behaviors, we develop a yet scalable approach in which interactions are considered at low computational cost. The originality of the proposed approach resides on the introduction of density-based aggregated information, called "representatives’’, computed in such a way to guarantee the behavioral diversity for each target, and on which the filtering system relies for computing, in a finer way, behavioral estimations even in case of occlusions. We present the modeling choices, the resulting algorithms as well as a set of challenging scenarios on which the proposed approach is evaluated

La classification et le regroupement des données fonctionnelles longitudinales ont fait beaucoup de progrès dans les dernières années. Plusieurs méthodes ont été proposées et ont démontré des résultats prometteurs. Pour ce mémoire, on a comparé le comportement des algorithmes de partitionnement sur un ensemble de données décrivant les trajectoires de voitures dans une intersection de Montréal. La motivation est qu’il est coûteux et long de faire la classification manuellement et on démontre dans cet ouvrage qu’il est possible d’obtenir des prédictions adéquates avec les différents algorithmes. Parmi les méthodes utilisées, la méthode distclust utilise l’approche des K-moyennes avec une notion de distance entre les courbes fonctionnelles. On utilise aussi une classification par mélange de densité gaussienne, mclust. Ces deux approches n’étant pas conçues uniquement pour le problème de classification fonctionnelle, on a donc également appliqué des méthodes fonctionnelles spécifiques au problème : fitfclust, funmbclust, funclust et funHDDC. On démontre que les résultats du partitionnement et de la prédiction obtenus par ces approches sont comparables à ceux obtenus par ceux basés sur la distance. Les méthodes fonctionnelles sont préférables, car elles permettent d’utiliser des critères de sélection objectifs comme le AIC et le BIC. On peut donc éviter d’utiliser une partition préétablie pour valider la qualité des algorithmes, et ainsi laisser les données parler d’elles-mêmes. Finalement, on obtient des estimations détaillées de la structure fonctionnelle des courbes, comme sur l’impact de la réduction de données avec une analyse en composantes principales fonctionnelles multivariées.
The study of the clustering of functional data has made a lot of progress in the last couple of years. Multiple methods have been proposed and the respective analysis has shown their eÿciency with some benchmark studies. The objective of this Master’s thesis is to compare those clustering algorithms with datasets from traÿc at an intersection of Montreal. The idea behind this is that the manual classification of these data sets is time-consuming. We show that it is possible to obtain adequate clustering and prediction results with several algorithms. One of the methods that we discussed is distclust : a distance-based algorithm that uses a K-means approach. We will also use a Gaussian mixture density clustering method known as mclust. Although those two techniques are quite e˙ective, they are multi-purpose clustering methods, therefore not tailored to the functional case. With that in mind, we apply four functional clustering methods : fitfclust, funmbclust, funclust, and funHDDC. Our results show that there is no loss in the quality of the clustering between the afore-mentioned functional methods and the multi-purpose ones. We prefer to use the functional ones because they provide a detailed estimation of the functional structure of the trajectory curves. One notable detail is the impact of a dimension reduction done with multivari-ate functional principal components analysis. Furthermore, we can use objective selection criteria such as the AIC and the BIC, and avoid using cluster quality indices that use a pre-existing classification of the data.