Sparsity-sensitive diagonal co-clustering algorithms for the effective handling of text data
par Ailem Melissa sous la direction de Nadif Mohamed
Thèse de doctorat en Science de données
École doctorale Informatique, Télécommunications et Electronique

Soutenue le Friday 18 November 2016 à Sorbonne Paris Cité

Sujets
  • Classification automatique
  • Exploration de données
  • Recherche sur Internet
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Mots clés
Classification croisée, Modularité de graphes, Modèles de mélanges, Fouille de textes, Matrices creuses, Données textuelles, Matrices document-terme
Resumé
Dans le contexte actuel, il y a un besoin évident de techniques de fouille de textes pour analyser l'énorme quantité de documents textuelles non structurées disponibles sur Internet. Ces données textuelles sont souvent représentées par des matrices creuses (sparses) de grande dimension où les lignes et les colonnes représentent respectivement des documents et des termes. Ainsi, il serait intéressant de regrouper de façon simultanée ces termes et documents en classes homogènes, rendant ainsi cette quantité importante de données plus faciles à manipuler et à interpréter. Les techniques de classification croisée servent justement cet objectif. Bien que plusieurs techniques existantes de co-clustering ont révélé avec succès des blocs homogènes dans plusieurs domaines, ces techniques sont toujours contraintes par la grande dimensionalité et la sparsité caractérisant les matrices documents-termes. En raison de cette sparsité, plusieurs co-clusters sont principalement composés de zéros. Bien que ces derniers soient homogènes, ils ne sont pas pertinents et doivent donc être filtrés en aval pour ne garder que les plus importants. L'objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes de co-clustering conçus pour tenir compte des problèmes liés à la sparsité mentionnés ci-dessus. Ces algorithmes cherchent une structure diagonale par blocs et permettent directement d'identifier les co-clusters les plus pertinents, ce qui les rend particulièrement efficaces pour le co-clustering de données textuelles. Dans ce contexte, nos contributions peuvent être résumées comme suit: Tout d'abord, nous introduisons et démontrons l'efficacité d'un nouvel algorithme de co-clustering basé sur la maximisation directe de la modularité de graphes. Alors que les algorithmes de co-clustering existants qui se basent sur des critères de graphes utilisent des approximations spectrales, l'algorithme proposé utilise une procédure d'optimisation itérative pour révéler les co-clusters les plus pertinents dans une matrice documents-termes. Par ailleurs, l'optimisation proposée présente l'avantage d'éviter le calcul de vecteurs propres, qui est une tâche rédhibitoire lorsque l'on considère des données de grande dimension. Ceci est une amélioration par rapport aux approches spectrales, où le calcul des vecteurs propres est nécessaire pour effectuer le co-clustering. Dans un second temps, nous utilisons une approche probabiliste pour découvrir des structures en blocs homogènes diagonaux dans des matrices documents-termes. Nous nous appuyons sur des approches de type modèles de mélanges, qui offrent de solides bases théoriques et une grande flexibilité qui permet de découvrir diverses structures de co-clusters. Plus précisément, nous proposons un modèle de blocs latents parcimonieux avec des distributions de Poisson sous contraintes. De façon intéressante, ce modèle comprend la sparsité dans sa formulation, ce qui le rend particulièrement adapté aux données textuelles. En plaçant l'estimation des paramètres de ce modèle dans le cadre du maximum de vraisemblance et du maximum de vraisemblance classifiante, quatre algorithmes de co-clustering ont été proposées, incluant une variante dure, floue, stochastique et une quatrième variante qui tire profit des avantages des variantes floue et stochastique simultanément. Pour finir, nous proposons un nouveau cadre de fouille de textes biomédicaux qui comprend certains algorithmes de co-clustering mentionnés ci-dessus. Ce travail montre la contribution du co-clustering dans une problématique réelle de fouille de textes biomédicaux. Le cadre proposé permet de générer de nouveaux indices sur les résultats retournés par les études d'association pan-génomique (GWAS) en exploitant les abstracts de la base de données PUBMED. (...)