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- W2904114795 abstract "Avec des volumes de donnees et d’informations de plus en plus importants, des donnees de plus en plus complexes et fortement inter-reliees, l’extraction de connaissances reste un veritable defi. Les graphes offrent actuellement un support de representation efficace pour representer ces donnees. Parmi les approches existantes, les multi-graphes ont montre que leur pouvoir d’expression etait particulierement adapte pour manipuler des donnees complexes possedant de nombreux types de relations entre elles. Cette these aborde deux aspects principaux lies aux multigraphes : la recherche de sous graphes et la fouille de sous graphes frequents dans des multigraphes.Elle propose trois propositions dans le domaines du requetage et de la fouille de donnees.La premiere contribution s’inscrit dans la recherche de sous graphes et concerne l’isomorphisme de sous graphes dans des multigraphes. Cette approche peut, par exemple, etre appliquee dans de nombreux domaines d’applications comme l’analyse d’images satellites ou de reseaux sociaux. Dans la seconde, nous nous interessons aux graphes de connaissances et abordons la problematique de l’homorphisme de graphes dans des multigraphes RDF. Dans les deux contributions, nous proposons de nouvelles techniques d’indexations pour representer efficacement les informations contenues dans les multigraphes. La recherche des sous graphes tire avantage de ces nouveaux index et differentes heuristiques et optimisations sont egalement proposees pour garantir de bonnes performances lors de l’execution des requetes. La seconde contribution s’inscrit dans le domaine de la fouille de donnees et nous proposons un algorithme efficace pour extraire les multigraphes frequents. Etant donne l’espace de recherche a considerer, la recherche de motifs frequents dans des graphes est un probleme difficile en fouille de donnees. Pour parcourir efficacement l’espace de recherche encore plus volumineux pour les multigraphes, nous proposons de nouvelles techniques et methodes pour le traverser efficacement notamment en eliminant des candidats ou detectant a l’avance les motifs non frequents. Pour chacune de ces propositions de nombreuses experimentations sont realisees pour valider a la fois leurs performances et exactitudes en les comparant avec les approches existantes. Finalement, nous proposons une etude de cas sur des jeux de donnees issues d’images satellites modelisees sous la forme de multigraphe et montrons que l’application de nos propositions permet de mettre en evidence de nouvelles connaissances utiles." @default.
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