EDA'10

Les interventions

Une structure logicielle distribuée pour la découverte et la visualisation des règles d'association spatiales - Azedine Boulmakoul

Dans ce travail nous présentons l'architecture et les fonctionnalités d'un système de data mining spatial exploitant les transactions spatiales. Le système proposé met en œuvre des techniques de découverte des règles d'association spatiales basées sur la fermeture de Galois parallèle, distribuée et déployée sur un bus CORBA. La spécification de l'architecture du système ainsi que les diverses composantes logicielles seront développées. Le module d'extraction des transactions spatiales constitue la pièce maîtresse du système. Il fait recours à des éléments structurants de voisinage de type grille, buffer et polygone de voronoÏ. La visualisation des règles d'association spatiales issues du processus de découverte de connaissances spatiales est fondée sur la technologie web mapping, qui permet de déployer la visualisation pour plusieurs acteurs décideurs. La navigation est rendue flexible grâce à un mécanisme de structuration basée sur la décomposition d'une similarité floue. Le prototype actuel est validé auprès d'un opérateur de télécommunication pour une application en géomarketing.

Personalization of OLAP queries - Matteo Golfarelli (Slides)

Personalizing e-services by allowing users to express preferences is becoming more and more common. When querying, expressing preferences is seen as a natural way to avoid empty results or information flooding as well as a solution reducing the user effort in carrying out complex searches.
This is particularly beneficial in the OLAP context, since multidimensional databases store huge amounts of data. Besides, OLAP queries have a complex structure: they do not only formulate selections and projections on attributes and measures, they also specify on what hierarchical attributes data are to be aggregated. Finally, during an OLAP session, the user often does not exactly know what she is looking for. The reasons behind a specific phenomenon or trend may be hidden, and finding those reasons by manually applying different combinations of OLAP operators may be very frustrating.
Though a lot of research has been carried out during the last few years on database preferences, the problem of developing a complete theory of preferences for multidimensional databases has been mostly neglected so far.
The presentation discusses how personalization can be applied to the OLAP context and proposes some practical examples.