Structures de données complexes et distribuées dédiées à la fouille de données

Abstract

Notre thèse porte sur de structures de données complexes, utiles et dynamiques pour la fouille de données. L'objectif passe par: - L'étude de modèles et d'algorithmes pour maintenir et équilibrer des structures de données complexes et distribuées dédiées à des requêtes de fouilles de données (motifs fréquents, requêtes horizon, etc.). - La validation d étude par une expérimentation su r une grille ou machine parallèle en incluant des mécanismes d'interaction visuelle pour « naviguer » dans les données. - Un des objectifs de ce travail est d'apprécier le gain du calcul parallèle pour des requêtes assez naturelles mais cependant très gourma ndes en ressources. - Optimiser toutes les étapes de la chaîne menant à l'application finale, grâce à des modèles formels. Pour réaliser ces objectifs nous avons appliqué les méthodes de skylines, vise à utiliser la puissance d’un opérateur dynamic skyline avec join skyline dans le domaine de prise de décision multicritères avec des bases de données temporelles tous cela basée sur l’architecture de l’internet of thing, afin d’optimiser la consommation de ressources et le temps de sélection des meilleurs se rvices à la suite de la demande des utilisateurs. L'expérimentation montre l'efficacité de notre approche par rapport à celles existantes.