Fouille De Données Spatiales En Milieu Urbain

Résumé: Le déluge des informations fournies par le déplacement des objets mobiles équipés de capteurs GPS forme une véritable mine d'or pour la recherche scientifique et en conséquence le secteur économique. Les données des trajectoires GPS sont complexes, redondantes, approximatives et non uniformes. La fouille dans ce type de données offre des perspectives intéressantes dans le domaine de l'étude et l'extraction des connaissances des objets mobiles. La plupart des algorithmes actuels de fouille de trajectoires consistent à discrétiser l'espace des trajectoires, permettant de transformer la problématique de fouille sur une structure continue (i.e., courbes des trajectoires) en une structure discrète où des algorithmes efficaces de fouille sont disponibles. La qualité de cette stratégie dépend de la précision de la discrétisation. Une discrétisation de basse précision mène vers une redondance dans la base des trajectoires détectées. En contrepartie, une haute précision rend le processus de fouille coûteux en temps de réponse. L'utilisation du paradigme de fouille incrémentale Pattern-Growth, dans cette thèse, nous a permis de poser la problématique de recherche des trajectoires directement sur la base en entrée. Les résultats expérimentaux de cette stratégie se sont avérés meilleurs sur de nombreuses instances que les résultats des démarches de l'état de l'art.

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