Vers Une Nouvelle Formulation Solap Pour Supporter Les Objets Spatiaux Complexes Dans Les Entrepôts De Données

Résumé: L'objectif visé dans cette thèse est de proposer une nouvelle formulation SOLAP (Spatial On Line Analysis Processing) intégrant les techniques de la FDS (Fouille de Données Spatiales) et les MADMC (Méthodes d'Aide à la Décision Multicritères). A travers la présente étude, nous évaluons d'une part, les avantages du SOLAP dans notre système pour la surveillance épidémiologique " EPISOLAP ", et d'autre part nous exploitons les avantages des techniques de la FDS et des MADMC dans l'évaluation du risque sanitaire. Ce risque encouru est mesuré par la présence simultanée de l'aléa et de la vulnérabilité de la population menacée. L'outil EPISOLAP quant à lui, servira pour la détection et la localisation des foyers d'épidémies. Cette proposition d'intégration de ces outils d'aide à la décision puissants sera réalisée dans le cadre d'une seule plateforme décisionnelle intégrée d'une manière cohérente et transparente. Notre préoccupation majeure est de fournir plus d'explications sur les facteurs réels et responsables de la propagation des épidémies ainsi que de son émergence ou réémergence. Enfin, nous pensons que l'exploitation des capacités de la FDS qu'offrent les méthodes et techniques d'extraction de connaissances à partir des données nous permettra d'avoir dans une perspective à court terme une meilleure précision de la prédiction et ainsi des résultats plus convaincants.

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