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Intégration et analyse de données hétérogènes massives pour une observation intelligente du territoire
No full textThe advent of new communication and information technologies (NICT) accelerates the growth of data produced by services that smart cities offer to their population in various fields. Among these data, we can notice: textual data (available on the Web), satellite images (surveillance data), data from sensors, etc. These data are essentially derived from the services offered by the cities to meet the daily needs of the inhabitants such as mobility, communication, health, as well as services for the management of various resources such as water, agricultural and urban operations, energy, etc. This significant growth of data is challenging the completeness and efficiency of the methods and techniques traditionally used in data mining for knowledge discovery. The difficulties encountered are mainly related to the volume of the data, but also to their complexity such as the high heterogeneity. Our research topic is part of the EcoCity initiative of the Montpellier Mediterranean Metropolis (3M), and aims to develop an intelligent observation approach of the territory from the massive data available.In this thesis, we are interested in the mutual enrichment between highly heterogeneous data for the monitoring of territories. We limit our study to three themes which are urbanization, agriculture and hydrology on the territory of the metropolis of Montpellier. To do this, we decline in this study, a chain of treatment which gathers approaches allowing: 1) to collect time series of textual data for the constitution of thematic corpora with a spatial anchoring and to analyze them, 2) to store these massive and heterogeneous data in order to make them accessible and analyzable by all, without deteriorating them, 3) to extract indicators allowing to put in relation the data of the different thematics, as well on the spatial, temporal and thematic level, and 4) to extract knowledge from these data, in order to show the impact of these thematics on the evolution of the territory in a global way. From these different approaches, we highlight the importance of linking data that have been managed in silo until now, by bringing out knowledge that can be used as a decision support system.The set of methodological approaches that we propose in this study constitutes a complete processing chain, from the collection of heterogeneous data to their linking and analysis for the extraction of knowledge for the description of territorial events on the spatio-temporal level.L’avènement des nouvelles technologies de la communication et de l’information (NTIC) accélère la croissance des données produites par les services qu’offrent les grandes villes à leur population dans divers domaines. Parmi ces données, nous pouvons citer : les données textuelles (disponibles sur le Web), les images satellites (données de surveillance), les données issues de capteurs, etc. Ces données sont essentiellement issues des services proposés pour répondre aux besoins quotidiens des habitants comme la mobilité, la communication, la santé, ainsi que les services de gestion des différentes ressources comme l’eau, les exploitations agricoles et urbaines, l’énergie, etc. Cette forte croissance remet en question la complétude et l'efficacité des méthodes et techniques classiquement utilisées en fouille de données. Les difficultés rencontrées sont principalement liées à la volumétrie des données, mais aussi à leur complexité telle que la forte hétérogénéité. Notre sujet de recherche s’inscrit dans le cadre de la démarche ÉcoCité de la Métropole de Montpellier Méditerranée (3M), et vise à développer une démarche d’observation intelligente du territoire à partir des masses de données dont-elle dispose.Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'enrichissement mutuelle entre des données fortement hétérogènes pour le suivi des territoires. Nous limitons notre étude à trois thématiques qui sont, l’urbanisation, l’agriculture et l’hydrologie sur le territoire de la métropole de Montpellier. Pour ce faire, nous déclinons dans cette étude, une chaîne de traitement qui regroupe des approches permettant : 1) de collecter des séries temporelles de données textuelles pour la constitution de corpus thématiques avec un ancrage sur le plan spatial et de les analyser, 2) de stocker ces données massives et hétérogènes afin de les rendre accessibles et analysables par tous, sans pour autant les détériorer, 3) d’extraire des indicateurs permettant de mettre en relation les données des différentes thématiques, tant sur le plan spatial, temporel que thématique, et 4) d’extraire des connaissances à partir de ces données, afin de montrer l’impact de ces thématiques sur l’évolution du territoire de façon globale. À partir de ces différentes approches, nous mettons en évidence l'importance de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo, en faisant ressortir des connaissances pouvant servir de système d’aide à la décision.L'ensemble des approches méthodologiques que nous proposons dans cette étude, constitue une chaîne de traitement complète, allant de la collecte des données hétérogènes à leur mise en relation et analyse pour l'extraction des connaissances pour la description d’événements territoriaux sur le plan spatio-temporel
Intégration et analyse de données hétérogènes massives pour une observation intelligente du territoire
No full textThe advent of new communication and information technologies (NICT) accelerates the growth of data produced by services that smart cities offer to their population in various fields. Among these data, we can notice: textual data (available on the Web), satellite images (surveillance data), data from sensors, etc. These data are essentially derived from the services offered by the cities to meet the daily needs of the inhabitants such as mobility, communication, health, as well as services for the management of various resources such as water, agricultural and urban operations, energy, etc. This significant growth of data is challenging the completeness and efficiency of the methods and techniques traditionally used in data mining for knowledge discovery. The difficulties encountered are mainly related to the volume of the data, but also to their complexity such as the high heterogeneity. Our research topic is part of the EcoCity initiative of the Montpellier Mediterranean Metropolis (3M), and aims to develop an intelligent observation approach of the territory from the massive data available.In this thesis, we are interested in the mutual enrichment between highly heterogeneous data for the monitoring of territories. We limit our study to three themes which are urbanization, agriculture and hydrology on the territory of the metropolis of Montpellier. To do this, we decline in this study, a chain of treatment which gathers approaches allowing: 1) to collect time series of textual data for the constitution of thematic corpora with a spatial anchoring and to analyze them, 2) to store these massive and heterogeneous data in order to make them accessible and analyzable by all, without deteriorating them, 3) to extract indicators allowing to put in relation the data of the different thematics, as well on the spatial, temporal and thematic level, and 4) to extract knowledge from these data, in order to show the impact of these thematics on the evolution of the territory in a global way. From these different approaches, we highlight the importance of linking data that have been managed in silo until now, by bringing out knowledge that can be used as a decision support system.The set of methodological approaches that we propose in this study constitutes a complete processing chain, from the collection of heterogeneous data to their linking and analysis for the extraction of knowledge for the description of territorial events on the spatio-temporal level.L’avènement des nouvelles technologies de la communication et de l’information (NTIC) accélère la croissance des données produites par les services qu’offrent les grandes villes à leur population dans divers domaines. Parmi ces données, nous pouvons citer : les données textuelles (disponibles sur le Web), les images satellites (données de surveillance), les données issues de capteurs, etc. Ces données sont essentiellement issues des services proposés pour répondre aux besoins quotidiens des habitants comme la mobilité, la communication, la santé, ainsi que les services de gestion des différentes ressources comme l’eau, les exploitations agricoles et urbaines, l’énergie, etc. Cette forte croissance remet en question la complétude et l'efficacité des méthodes et techniques classiquement utilisées en fouille de données. Les difficultés rencontrées sont principalement liées à la volumétrie des données, mais aussi à leur complexité telle que la forte hétérogénéité. Notre sujet de recherche s’inscrit dans le cadre de la démarche ÉcoCité de la Métropole de Montpellier Méditerranée (3M), et vise à développer une démarche d’observation intelligente du territoire à partir des masses de données dont-elle dispose.Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'enrichissement mutuelle entre des données fortement hétérogènes pour le suivi des territoires. Nous limitons notre étude à trois thématiques qui sont, l’urbanisation, l’agriculture et l’hydrologie sur le territoire de la métropole de Montpellier. Pour ce faire, nous déclinons dans cette étude, une chaîne de traitement qui regroupe des approches permettant : 1) de collecter des séries temporelles de données textuelles pour la constitution de corpus thématiques avec un ancrage sur le plan spatial et de les analyser, 2) de stocker ces données massives et hétérogènes afin de les rendre accessibles et analysables par tous, sans pour autant les détériorer, 3) d’extraire des indicateurs permettant de mettre en relation les données des différentes thématiques, tant sur le plan spatial, temporel que thématique, et 4) d’extraire des connaissances à partir de ces données, afin de montrer l’impact de ces thématiques sur l’évolution du territoire de façon globale. À partir de ces différentes approches, nous mettons en évidence l'importance de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo, en faisant ressortir des connaissances pouvant servir de système d’aide à la décision.L'ensemble des approches méthodologiques que nous proposons dans cette étude, constitue une chaîne de traitement complète, allant de la collecte des données hétérogènes à leur mise en relation et analyse pour l'extraction des connaissances pour la description d’événements territoriaux sur le plan spatio-temporel
Integration and analysis of massive and heterogeneous data for an intelligent observation/monitoring of the territory
No full textL’avènement des nouvelles technologies de la communication et de l’information (NTIC) accélère la croissance des données produites par les services qu’offrent les grandes villes à leur population dans divers domaines. Parmi ces données, nous pouvons citer : les données textuelles (disponibles sur le Web), les images satellites (données de surveillance), les données issues de capteurs, etc. Ces données sont essentiellement issues des services proposés pour répondre aux besoins quotidiens des habitants comme la mobilité, la communication, la santé, ainsi que les services de gestion des différentes ressources comme l’eau, les exploitations agricoles et urbaines, l’énergie, etc. Cette forte croissance remet en question la complétude et l'efficacité des méthodes et techniques classiquement utilisées en fouille de données. Les difficultés rencontrées sont principalement liées à la volumétrie des données, mais aussi à leur complexité telle que la forte hétérogénéité. Notre sujet de recherche s’inscrit dans le cadre de la démarche ÉcoCité de la Métropole de Montpellier Méditerranée (3M), et vise à développer une démarche d’observation intelligente du territoire à partir des masses de données dont-elle dispose.Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'enrichissement mutuelle entre des données fortement hétérogènes pour le suivi des territoires. Nous limitons notre étude à trois thématiques qui sont, l’urbanisation, l’agriculture et l’hydrologie sur le territoire de la métropole de Montpellier. Pour ce faire, nous déclinons dans cette étude, une chaîne de traitement qui regroupe des approches permettant : 1) de collecter des séries temporelles de données textuelles pour la constitution de corpus thématiques avec un ancrage sur le plan spatial et de les analyser, 2) de stocker ces données massives et hétérogènes afin de les rendre accessibles et analysables par tous, sans pour autant les détériorer, 3) d’extraire des indicateurs permettant de mettre en relation les données des différentes thématiques, tant sur le plan spatial, temporel que thématique, et 4) d’extraire des connaissances à partir de ces données, afin de montrer l’impact de ces thématiques sur l’évolution du territoire de façon globale. À partir de ces différentes approches, nous mettons en évidence l'importance de la mise en relation de données gérées jusqu'ici en silo, en faisant ressortir des connaissances pouvant servir de système d’aide à la décision.L'ensemble des approches méthodologiques que nous proposons dans cette étude, constitue une chaîne de traitement complète, allant de la collecte des données hétérogènes à leur mise en relation et analyse pour l'extraction des connaissances pour la description d’événements territoriaux sur le plan spatio-temporel.The advent of new communication and information technologies (NICT) accelerates the growth of data produced by services that smart cities offer to their population in various fields. Among these data, we can notice: textual data (available on the Web), satellite images (surveillance data), data from sensors, etc. These data are essentially derived from the services offered by the cities to meet the daily needs of the inhabitants such as mobility, communication, health, as well as services for the management of various resources such as water, agricultural and urban operations, energy, etc. This significant growth of data is challenging the completeness and efficiency of the methods and techniques traditionally used in data mining for knowledge discovery. The difficulties encountered are mainly related to the volume of the data, but also to their complexity such as the high heterogeneity. Our research topic is part of the EcoCity initiative of the Montpellier Mediterranean Metropolis (3M), and aims to develop an intelligent observation approach of the territory from the massive data available.In this thesis, we are interested in the mutual enrichment between highly heterogeneous data for the monitoring of territories. We limit our study to three themes which are urbanization, agriculture and hydrology on the territory of the metropolis of Montpellier. To do this, we decline in this study, a chain of treatment which gathers approaches allowing: 1) to collect time series of textual data for the constitution of thematic corpora with a spatial anchoring and to analyze them, 2) to store these massive and heterogeneous data in order to make them accessible and analyzable by all, without deteriorating them, 3) to extract indicators allowing to put in relation the data of the different thematics, as well on the spatial, temporal and thematic level, and 4) to extract knowledge from these data, in order to show the impact of these thematics on the evolution of the territory in a global way. From these different approaches, we highlight the importance of linking data that have been managed in silo until now, by bringing out knowledge that can be used as a decision support system.The set of methodological approaches that we propose in this study constitutes a complete processing chain, from the collection of heterogeneous data to their linking and analysis for the extraction of knowledge for the description of territorial events on the spatio-temporal level
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Optimizing Real-time Video Analytics for Resource-Constrained Environments
No full textInternational audienceDeveloping countries face a growing demand for video analytics, yet often lack sufficient computational resources. This paper addresses this challenge by proposing and evaluating optimization techniques for efficient video stream processing on resource-constrained devices, including edge systems. We introduce and evaluate several techniques, including image resizing, frame skipping, parallel processing, threading, queue management, memory optimization, and buffering. Experimental results demonstrate substantial improvements in frames per second (FPS) and memory usage, enabling real-time video analytics without compromising accuracy. By effectively balancing performance and resource consumption, our methods facilitate the deployment of advanced AI-driven video analysis in resource-limited environments, paving the way for practical real-time monitoring and alert systems.</div
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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