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Comparaison et coopération d’approches en analyse de concepts formels pour les données relationnelles

 

Cette thèse a pour but de mener une comparaison théorique et expérimentale de deux approches, lanalyse relationnelle de concepts (ARC) et l’analyse conceptuelle de graphes (Graph-FCA), de proposer des éléments pour faire coopérer les deux approches, et de définir un guide méthodologique d’usage (modélisation des données, valeurs des paramètres, choix des algorithmes, etc.). Les résultats, algorithmes et guide méthodologique, seront intégrés dans la plateforme développée dans le cadre du projet ANR SmartFCA.

Les liens entre les deux approches ont déjà été abordés et la thèse doit approfondir ces travaux. II s’agira dans un premier temps d’étudier et de comparer les deux approches, à partir des outils existants, en les testant sur des jeux de données relationnels fournis par les partenaires du projet. On s’intéressera en particulier à proposer un modèle déclaratif de l’ARC qui est actuellement définie de manière itérative. On s’intéressera aussi à la coopération entre l’ARC et Graph-FCA par la définition des structures de dones permettant de les rendre interopérables.

Le caractère explosif des approches fondées sur l’ACF conduit à utiliser des algorithmes ne calculant qu’une sous-partie des concepts ou des treillis : AOC-poset, approches exploratoires, calcul de voisinages, estimation des résultats à partir du choix des paramètres ... Ces variantes seront aussi étudiées et permettront de définir un cadre méthodologique d’utilisation de l’ARC et de Graph-FCA incluant ces différentes options ainsi que des éléments pour guider leur usage. Le travail sera mené en coopération avec un ingénieur chargé des développements dans la plateforme.

 


Mots-clés
Analyse de données; classification; Science des données
Établissement
ICUBE - LABORATOIRE DES SCIENCES DE L'INGÉNIEUR, DE L'INFORMATIQUE ET DE L'IMAGERIE
67412 ILLKIRCH  
Directeur
Florence Le Ber (ICube) et Sébastien Ferré (IRISA)
Co-encadrants
Xavier Dolques (ICube) et Peggy Cellier (IRISA)
Site Web
https://seafile.unistra.fr/f/8d006149530e4bd59172/
Date de début souhaitée
15/09/2022
Langues obligatoires
Anglais; Français
Prérequis

• Master 2 en Informatique ou équivalent
• Formation en logique, représentation de connaissances et programmation
• Curiosité, capacité à appréhender différents domaines et à interagir avec les experts de ces domaines

Date limite
15/07/2022
Informations de contact

Florence le Ber, florence.leber@icube.unistra.fr
Sébastien Ferré, Sebastien.Ferre@irisa.fr