Nantilus
Interaction in Progressive Visual Analytics : an application to progressive sequential pattern mining
Le paradigme de Progressive Visual Analytics (PVA) a été proposé en réponse aux difficultés rencontrées par les Visual Analytics lors du traitement de données massives ou de l utilisation d algorithmes longs, par l usage de résultats intermédiaires et par l interaction entre humain et algorithmes en...
| Auteurs principaux : | , , , , , , |
|---|---|
| Collectivités auteurs : | , , |
| Format : | Thèse ou mémoire |
| Langue : | anglais |
| Titre complet : | Interaction in Progressive Visual Analytics : an application to progressive sequential pattern mining / Vincent Raveneau; sous la direction de Yannick Prié et de Julien Blanchard |
| Publié : |
2020 |
| Accès en ligne : |
Accès Nantes Université
|
| Note sur l'URL : | Accès au texte intégral |
| Note de thèse : | Thèse de doctorat : Informatique : Nantes : 2020 |
| Sujets : |
| Résumé : | Le paradigme de Progressive Visual Analytics (PVA) a été proposé en réponse aux difficultés rencontrées par les Visual Analytics lors du traitement de données massives ou de l utilisation d algorithmes longs, par l usage de résultats intermédiaires et par l interaction entre humain et algorithmes en cours d exécution. Nous nous intéressons d abord à la notion d interaction , mal définie en PVA, dans le but d établir une vision structurée de ce qu est l interaction avec un algorithme en PVA. Nous nous intéressons ensuite à la conception et à l implémentation d un système et d un algorithme progressif de fouille de motifs séquentiels, qui permettent d explorer à la fois les motifs et les données sous-jacentes, en nous concentrant sur les interactions entre analyste et algorithme. Nos travaux ouvrent des perspectives concernant 1/ l assistance de l analyste dans ses interactions avec un algorithme dans un contexte de PVA; 2/ une exploration poussée des interactions en PVA; 3/ la création d algorithmes nativement progressifs, ayant la progressivité et les interactions au cœur de leur conception. The Progressive Visual Analytics (PVA) paradigm has been proposed to alleviate difficulties of Visual Analytics when dealing with large datasets or time-consuming algorithms, by using intermediate results and interactions between the human and the running algorithm. Our work is twofold. First, by considering that the notion of interaction was not well defined for PVA, we focused on providing a structured vision of what interacting with an algorithm in PVA means. Second, we focused on the design and implementation of a progressive sequential pattern mining algorithm and system, allowing to explore both the patterns and the underlying data, with a focus on the analyst/algorithm interactions. The perspectives opened by our work deal with 1/ assisting analysts in their interactions with algorithm in PVA settings; 2/ further exploring interaction in PVA ; 3/ creating natively progressive algorithms, for which progressiveness and interaction are at the core of the design |
|---|---|
| Variantes de titre : | Interaction en Analyse Visuelle Progressive : une application à la fouille progressive de motifs séquentiels |
| Notes : | Titre provenant de l'écran-titre Ecole(s) Doctorale(s) : École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) Partenaire(s) de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire) Autre(s) contribution(s) : Béatrice Daille (Président du jury) ; Jean-Daniel Fekete (Membre(s) du jury) ; Nicolas Labroche, Adam Perer (Rapporteur(s)) |
| Configuration requise : | Configuration requise : un logiciel capable de lire un fichier au format : PDF |