Analyse des données évolutives : Application aux données d'usage du Web

par Alzennyr Gomes da Silva

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Edwin Diday et de Yves Lechevallier.

Soutenue en 2009

à Paris 9 .


  • Résumé

    Le nombre d'accès aux pages Web ne cesse de croître. Le Web est devenu l'une des plates-formes les plus répandues pour la diffusion et la recherche d'information. Par conséquence, beaucoup d'opérateurs de sites Web sont incités à analyser l'usage de leurs sites afin d'améliorer leur réponse vis-à-vis des attentes des internautes. Or, la manière dont un site Web est visité peut changer en fonction de divers facteurs. Les modèles d'usage doivent ainsi être mis à jour continuellement afin de refléter fidèlement le comportement des visiteurs. Ceci reste difficile quand la dimension temporelle est négligée ou simplement introduite comme un attribut numérique additionnel dans la description des données. C'est précisément sur cet aspect que se focalise la présente thèse. Pour pallier le problème d'acquisition des données réelles d'usage, nous proposons une méthodologie pour la génération automatique des données artificielles permettant la simulation des changements. Guidés par les pistes nées des analyses exploratoires, nous proposons une nouvelle approche basée sur des fenêtres non recouvrantes pour la détection et le suivi des changements sur des données évolutives. Cette approche caractérise le type de changement subi par les groupes de comportement (apparition, disparition, fusion, scission) et applique deux indices de validation basés sur l'extension de la classification pour mesurer le niveau des changements repérés à chaque pas de temps. Notre approche est totalement indépendante de la méthode de classification et peut être appliquée sur différents types de données autres que les données d'usage. Des expérimentations sur des données artificielles ainsi que sur des données réelles issues de différents domaines (académique, tourisme, commerce électronique et marketing) ont été réalisées pour l'évaluer l'efficacité de l'approche proposée

  • Titre traduit

    Analysis of evolving data : application to the Web usage data


  • Résumé

    Nowadays, more and more organizations are becoming reliant on the Internet. The Web has become one of the most widespread platforms for information change and retrieval. The growing number of traces left behind user transactions (e. G. : customer purchases, user sessions, etc. ) automatically increases the importance of usage data analysis. Indeed, the way in which a web site is visited can change over time. These changes can be related to some temporal factors (day of the week, seasonality, periods of special offer, etc. ). By consequence, the usage models must be continuously updated in order to reflect the current behaviour of the visitors. Such a task remains difficult when the temporal dimension is ignored or simply introduced into the data description as a numeric attribute. It is precisely on this challenge that the present thesis is focused. In order to deal with the problem of acquisition of real usage data, we propose a methodology for the automatic generation of artificial usage data over which one can control the occurrence of changes and thus, analyse the efficiency of a change detection system. Guided by tracks born of some exploratory analyzes, we propose a tilted window approach for detecting and following-up changes on evolving usage data. In order measure the level of changes, this approach applies two external evaluation indices based on the clustering extension. The proposed approach also characterizes the changes undergone by the usage groups (e. G. Appearance, disappearance, fusion and split) at each timestamp. Moreover, the refereed approach is totally independent of the clustering method used and is able to manage different kinds of data other than usage data. The effectiveness of this approach is evaluated on artificial data sets of different degrees of complexity and also on real data sets from different domains (academic, tourism, e-business and marketing)

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  • Détails : 1 vol. (144 p.)
  • Annexes : Bibliographie 93 ref. Index

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