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- Graphes enrichis par des Cubes (GreC) : une nouvelle approche pour l’OLAP sur des réseaux d’information hal link

Auteur(s): Jakawat W.

(Thèses) , 2016


Ref HAL: tel-01443945_v1
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Résumé:

L'analyse en ligne OLAP (Online Analytical Processing) est une des technologies les plus importantes dans les entrepôts de données, elle permet l'analyse multidimensionnelle de données. Cela correspond à un outil d'analyse puissant, tout en étant flexible en terme d'utilisation pour naviguer dans les données, plus ou moins en profondeur. OLAP a été le sujet de différentes améliorations et extensions, avec sans cesse de nouveaux problèmes en lien avec le domaine et les données, par exemple le multimedia, les données spatiales, les données séquentielles, etc. A l'origine, OLAP a été introduit pour analyser des données structurées que l'on peut qualifier de classiques. Cependant, l'émergence des réseaux d'information induit alors un nouveau domaine intéressant qu'il convient d'explorer. Extraire des connaissances à partir de larges réseaux constitue une tâche complexe et non évidente. Ainsi, l'analyse OLAP peut être une bonne alternative pour observer les données avec certains points de vue. Différents types de réseaux d'information peuvent aider les utilisateurs dans différentes activités, en fonction de différents domaines. Ici, nous focalisons notre attention sur les réseaux d'informations bibliographiques construits à partir des bases de données bibliographiques. Ces données permettent d'analyser non seulement la production scientifique, mais également les collaborations entre auteurs. Il existe différents travaux qui proposent d'avoir recours aux technologies OLAP pour les réseaux d'information, nommé ``graph OLAP". Beaucoup de techniques se basent sur ce qu'on peut appeler cube de graphes. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche de “graph OLAP” que nous appelons “Graphes enrichis par des Cubes” (GreC). Notre proposition consiste à enrichir les graphes avec des cubes plutôt que de construire des cubes de graphes. En effet, les noeuds et/ou les arêtes du réseau considéré sont décrits par des cubes de données. Cela permet des analyses intéressantes pour l'utilisateur qui peut naviguer au sein d'un graphe enrichi de cubes selon différents niveaux d'analyse, avec des opérateurs dédiés. En outre, notons quatre principaux aspects dans GreC. Premièrement, GreC considère la structure du réseau afin de permettre des opérations OLAP topologiques, et pas seulement des opérations OLAP classiques et informationnelles. Deuxièmement, GreC propose une vision globale du graphe avec des informations multidimensionnelles. Troisièmement, le problème de dimension à évolution lente est pris en charge dans le cadre de l'exploration du réseau. Quatrièmement, et dernièrement, GreC permet l'analyse de données avec une évolution du réseau parce que notre approche permet d'observer la dynamique à travers la dimension temporelle qui peut être présente dans les cubes pour la description des noeuds et/ou arêtes. Pour évaluer GreC, nous avons implémenté notre approche et mené une étude expérimentale sur des jeux de données réelles pour montrer l'intérêt de notre approche. L'approche GreC comprend différents algorithmes. Nous avons validé de manière expérimentale la pertinence de nos algorithmes et montrons leurs performances.