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Fiche détaillée Thèses
Institut National Polytechnique de Grenoble - INPG (28/09/2010), Mirta Gordon (Dir.)
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Une Nouvelle Mesure de Co-Similarité : Applications aux Données Textuelles et Génomique
Syed Fawad Hussain1

La classification de données (ou apprentissage non-supervisé) vise à regrouper un ensemble d'observations sous la forme de classes homogènes et contrastées. Lorsque les données sont caractérisées par un grand nombre de variables, il devient nécessaire d'adapter les méthodes classiques, notamment au niveau des métriques, afin de maintenir des classes pertinentes ; ce phénomène est connu sous le nom de "malédiction de la dimension". Dans cette thèse, nous proposons une mesure de co-similarité basée sur la notion de co-occurrences d'ordre supérieur, directement extraites à partir des données. Dans le cas de l'analyse de texte, par exemple, les similarités entre documents sont calculées en prenant en compte les similarités entre mots, qui simultanément prennent en compte les similarités entre documents. Par cette approche " circulaire ", nous parvenons à mettre en correspondance des documents sans mots communs mais ayant juste des mots similaires. Cette approche s'effectue de manière purement numérique sans nécessiter de thesaurus externe. En outre, notre méthode peut également être étendue pour tirer parti de connaissances "a priori" afin de réaliser des tâches de catégorisation de textes : l'étiquette des documents est utilisée pour influencer les mesures de similarité entre les mots afin de classer de nouvelles données. Ainsi, le même cadre conceptuel, exprimable en terme de théorie des graphes, peut être utilisé à la fois pour les tâches de classification et de catégorisation en fonction de la quantité d'information initiale. Nos résultats montrent une amélioration significative de la précision, par rapport à l'état de l'art, à la fois pour le co-clustering et la catégorisation sur les jeux de données qui ont été testés.
1 :  TIMC-IMAG - Techniques de l'Ingénierie Médicale et de la Complexité - Informatique, Mathématiques et Applications, Grenoble
AMA
Co-similarité – co-classification – systeme d'apprentissage – fouille de texts – expression génique – co-clustering

A New Co-similarity Measure : Application to Text Mining and Bioinformatics
Clustering is the unsupervised classification of patterns (observations, data items, or feature vectors) into groups (clusters). The clustering problem has been addressed in many contexts and there exist a multitude of different clustering algorithms for different settings. As datasets become larger and more varied, adaptations of existing algorithms are required to maintain the quality of clusters. In this regard, high-dimensional data poses some problems for traditional clustering algorithms known as 'the curse of dimensionality'. This thesis proposes a co-similarity based algorithm that is based on the concept of distributional semantics using higher-order co-occurrences, which are extracted from the given data. As opposed to co-clustering, where both instance and feature sets are hard clustered, co-similarity may be defined as a more 'soft' approach. The output of the algorithm is two similarity matrices - one for the objects and one for their features. Each of these similarity matrices exploits the similarity of the other, thereby implicitly taking advantage of a co-clustering style approach. Hence, with our method, it becomes possible to use any classical clustering method (k-means, Hierarchical clustering ...) to co-cluster data. We explore two applications of our co-similarity measure. In the case of text mining, document similarity is calculated based on word similarity, which in turn is calculated on the basis of document similarity. In this way, not only do we capture the similarity between documents coming from their common words but also the similarity coming from words that are not directly shared by the two documents but that can be considered to be similar. The second application is on gene expression datasets and is an example of co-clustering. We use our proposed method to extract gene clusters that show similar expression levels under a given condition from several cancer datasets (colon cancer, lung cancer, etc). The approach can also be extended to incorporate prior knowledge from a training dataset for the task of text categorization. Prior category labels coming from data in the training set can be used to influence similarity measures between features (words) to better classify incoming test datasets among the different categories. Thus, the same framework can be used for both clustering and categorization task depending on the amount of prior information available.
Clustering – co-clustering – supervised learning – text mining – co-similarity – structural similarity