Towards interactive analysis of visitor behavior through capturing and semantically enhancing trajectories
De la capture de trajectoires de visiteurs vers l’analyse interactive de comportement après enrichissement sémantique
Résumé
This thesis focuses on the behavioral study of tourist activity using a generic and interactive analysis approach. The developed analytical process concerns the tourist trajectory in the city and museums as the study field. Experiments were conducted to collect movement data in the tourist city using GPS signals, thus enabling the acquisition of a movement trajectory. However, the study primarily focuses on reconstructing a visitor’s trajectory in museums using indoor positioning equipment, i.e., in a constrained environment. Then, a generic multi-aspect semantic enrichment model is developed to supplement an individual’s trajectory using multiple context data such as the names of neighborhoods the individual passed through in the city, museum rooms, weather outside, and indoor mobile application data. The enriched trajectories, called semantic trajectories, are then analyzed using formal concept analysis and the GALACTIC platform, which enables the analysis of complex and heterogeneous data structures as a hierarchy of subgroups of individuals sharing common behaviors. Finally, attention is paid to the "ReducedContextCompletion" algorithm that allows for interactive navigation in a lattice of concepts, allowing the data analyst to focus on the aspects of the data they wish to explore.
Cette thèse porte sur l’étude comportementale de l’activité touristique en utilisant une approche d’analyse générique et interactive. Le processus d’analyse développé concerne la trajectoire touristique dans la ville et dans les musées en tant que terrain d’étude. Des expérimentations ont été menées pour collecter les données de déplacement dans la ville touristique en utilisant des signaux GPS, permettant ainsi l’obtention d’une trajectoire de déplacement. Toutefois, l’étude se focalise en premier lieu sur la reconstruction de la trajectoire d’un visiteur dans les musées à l’aide d’un équipement de positionnement intérieur, c’est-à-dire dans un environnement contraint. Ensuite, un modèle d’enrichissement sémantique multi-aspects générique est développé pour compléter la trajectoire d’un individu en utilisant plusieurs données de contexte telles que les noms des quartiers traversés par l’individu dans la ville, les salles des musées, la météo à l’extérieur et des données d’application mobile à l’intérieur. Les trajectoires enrichies, appelées trajectoires sémantiques, sont ensuite analysées à l’aide de l’analyse formelle de concept et de la plateforme GALACTIC, qui permet l’analyse de structures de données complexes et hétérogènes sous la forme d’une hiérarchie de sous-groupes d’individus partageant des comportements communs. Enfin, l’attention est portée sur l’algorithme "ReducedContextCompletion" qui permet la navigation interactive dans un treillis de concepts, ce qui permet à l’analyste de données de se concentrer sur les aspects de la donnée qu’il souhaite explorer.
Origine : Version validée par le jury (STAR)