VizAssist : un assistant utilisateur pour le choix et le paramétrage des méthodes de fouille visuelle de données

Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l’automatisation du processus de choix et de paramétrage des visualisations en fouille visuelle de données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un assistant utilisateur "VizAssist" dont l’objectif principal est de guider les...

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Bibliographic Details
Main Author: Guettala, Abdelheq Et-Tahir
Other Authors: Tours
Language:fr
Published: 2013
Subjects:
Online Access:http://www.theses.fr/2013TOUR4017/document
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spelling ndltd-theses.fr-2013TOUR40172019-01-19T04:37:15Z VizAssist : un assistant utilisateur pour le choix et le paramétrage des méthodes de fouille visuelle de données VizAssist : a user assistant for the selection and parameterization of the visual data mining methods Assistant utilisateur Fouille visuelle de données Interaction visuelle Interaction homme-machine Algorithme génétique interactif User assistant Visual data mining Visual interaction Human-computer interaction Interactive genetic algorithm Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l’automatisation du processus de choix et de paramétrage des visualisations en fouille visuelle de données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un assistant utilisateur "VizAssist" dont l’objectif principal est de guider les utilisateurs (experts ou novices) durant le processus d’exploration et d’analyse de leur ensemble de données. Nous illustrons, l’approche sur laquelle s’appuie VizAssit pour guider les utilisateurs dans le choix et le paramétrage des visualisations. VizAssist propose un processus en deux étapes. La première étape consiste à recueillir les objectifs annoncés par l’utilisateur ainsi que la description de son jeu de données à visualiser, pour lui proposer un sous ensemble de visualisations candidates pour le représenter. Dans cette phase, VizAssist suggère différents appariements entre la base de données à visualiser et les visualisations qu’il gère. La seconde étape permet d’affiner les différents paramétrages suggérés par le système. Dans cette phase, VizAssist utilise un algorithme génétique interactif qui a pour apport de permettre aux utilisateurs d’évaluer et d’ajuster visuellement ces paramétrages. Nous présentons enfin les résultats de l’évaluation utilisateur que nous avons réalisé ainsi que les apports de notre outil à accomplir quelques tâches de fouille de données. In this thesis, we deal with the problem of automating the process of choosing an appropriate visualization and its parameters in the context of visual data mining. To solve this problem, we developed a user assistant "VizAssist" which mainly assist users (experts and novices) during the process of exploration and analysis of their dataset. We illustrate the approach used by VizAssit to help users in the visualization selection and parameterization process. VizAssist proposes a process based on two steps. In the first step, VizAssist collects the user’s objectives and the description of his dataset, and then proposes a subset of candidate visualizations to represent them. In this step, VizAssist suggests a different mapping between the database for representation and the set of visualizations it manages. The second step allows user to adjust the different mappings suggested by the system. In this step, VizAssist uses an interactive genetic algorithm to allow users to visually evaluate and adjust such mappings. We present finally the results that we have obtained during the user evaluation that we performed and the contributions of our tool to accomplish some tasks of data mining. Electronic Thesis or Dissertation Text fr http://www.theses.fr/2013TOUR4017/document Guettala, Abdelheq Et-Tahir 2013-09-05 Tours Venturini, Gilles Bouali, Fatma
collection NDLTD
language fr
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topic Assistant utilisateur
Fouille visuelle de données
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Visual data mining
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Human-computer interaction
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User assistant
Visual data mining
Visual interaction
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Interactive genetic algorithm

Guettala, Abdelheq Et-Tahir
VizAssist : un assistant utilisateur pour le choix et le paramétrage des méthodes de fouille visuelle de données
description Nous nous intéressons dans cette thèse au problème de l’automatisation du processus de choix et de paramétrage des visualisations en fouille visuelle de données. Pour résoudre ce problème, nous avons développé un assistant utilisateur "VizAssist" dont l’objectif principal est de guider les utilisateurs (experts ou novices) durant le processus d’exploration et d’analyse de leur ensemble de données. Nous illustrons, l’approche sur laquelle s’appuie VizAssit pour guider les utilisateurs dans le choix et le paramétrage des visualisations. VizAssist propose un processus en deux étapes. La première étape consiste à recueillir les objectifs annoncés par l’utilisateur ainsi que la description de son jeu de données à visualiser, pour lui proposer un sous ensemble de visualisations candidates pour le représenter. Dans cette phase, VizAssist suggère différents appariements entre la base de données à visualiser et les visualisations qu’il gère. La seconde étape permet d’affiner les différents paramétrages suggérés par le système. Dans cette phase, VizAssist utilise un algorithme génétique interactif qui a pour apport de permettre aux utilisateurs d’évaluer et d’ajuster visuellement ces paramétrages. Nous présentons enfin les résultats de l’évaluation utilisateur que nous avons réalisé ainsi que les apports de notre outil à accomplir quelques tâches de fouille de données. === In this thesis, we deal with the problem of automating the process of choosing an appropriate visualization and its parameters in the context of visual data mining. To solve this problem, we developed a user assistant "VizAssist" which mainly assist users (experts and novices) during the process of exploration and analysis of their dataset. We illustrate the approach used by VizAssit to help users in the visualization selection and parameterization process. VizAssist proposes a process based on two steps. In the first step, VizAssist collects the user’s objectives and the description of his dataset, and then proposes a subset of candidate visualizations to represent them. In this step, VizAssist suggests a different mapping between the database for representation and the set of visualizations it manages. The second step allows user to adjust the different mappings suggested by the system. In this step, VizAssist uses an interactive genetic algorithm to allow users to visually evaluate and adjust such mappings. We present finally the results that we have obtained during the user evaluation that we performed and the contributions of our tool to accomplish some tasks of data mining.
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