Synthèse Graphique Multidimensionnelle : Application aux documents hétérogènes

Multidimensional Graphical Summarization : Application to heterogeneous documents

• Auteur / Autrice : Amal Beldi
• Direction : Richard Chbeir, Abderrazak Jemai
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/12/2024
• Etablissement(s) : Pau en cotutelle avec Université de Tunis El Manar
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences exactes et leurs applications (Pau, Pyrénées Atlantiques ; 1995-)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de l'Université de Pau et des pays de l'Adour (Pau) - Laboratoire Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour / LIUPPA
• Jury : Président / Présidente : Narjes Ben Rajeb
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Richard Chbeir, Abderrazak Jemai, Djamal Benslimane, Sami Faiz, Chirine Ghedira
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Djamal Benslimane, Sami Faiz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Infographie

Modélisation des données (informatique)

Ressource Description Framework (informatique)

Mots clés libres

Synthèse

Opérateur de synthèse

Graphe de données

Personnalisation

Graphe résumé

Données hétérogènes

Summarization

Operator

Data graph

Personnalization

Graph summary

Heterogenous data

Résumé

Cette thèse porte sur la synthèse graphique multidimensionnelle appliquée aux documents hété-rogènes. L'objectif est de développer des techniques de modélisation et de résumé des donnéescomplexes, en intégrant diverses sources et formats tels que les textes, les images et les donnéesnumériques. À travers trois contributions principales, cette recherche propose des approchesinnovantes pour créer des graphes résumés personnalisés en fonction des besoins de l'utilisa-teur, notamment dans le domaine médical. Premièrement, le modèle GraphSynth représente lesdonnées en graphes étiquetés et permet de générer des résumés opérationnels pour des tâchesspécifiques comme le filtrage ou la visualisation. Deuxièmement, le UserProfile-Graph adapte le résumé des données en fonction des préférences de l'utilisateur, en utilisant des hiérarchiesde sujets générés automatiquement. Enfin, la contribution RdfGraphSyn offre un modèle RDF pour la synthèse sémantique, permettant une interopérabilité accrue et l'élimination de nœudsvides pour une représentation optimisée des données. Ce travail explore également l'applicationde ces contributions dans le cadre des dossiers médicaux électroniques pour améliorer la prise de décision clinique.

This thesis explores multidimensional graph synthesis applied to heterogeneous documents. Thegoal is to develop techniques for modeling and summarizing complex data, integrating varioussources and formats such as text, images, and numeric data. Through three main contributions,this research proposes innovative approaches to create customized graph summaries based onuser needs, particularly in the medical field.Firstly, the GraphSynth model represents data as labeled graphs and enables the genera-tion of operational summaries for specific tasks like filtering and visualization. Secondly, the UserProfile-Graph tailors data summarization based on user preferences, employing automatically generated topic hierarchies. Finally, the RdfGraphSyn contribution provides an RDFmodel for semantic synthesis, enhancing interoperability, and eliminating empty nodes for optimized data representation. This work also investigates the application of these contributionswithin electronic medical records to support clinical decision-making.