Resumen
Les avancées technologiques en termes d’acquisition de données permettent de mieux surveiller les phénomènes évolutifs dans divers domaines dont l’environnement. Les données collectées sont de plus en plus complexes (spatiales, temporelles, hétérogènes et multi-échelles). L’exploitation de ces données par leurs propriétaires (experts du domaine) nécessite de concevoir de nouvelles méthodes d’analyse de données et de découverte de connaissances. Dans ce contexte, les approches de découverte de motifs spatio-temporels se révèlent particulièrement pertinentes. Ce papier propose de faire une revue détaillée de ces travaux. Nous nous focalisons sur deux exemples de motifs : les colocalisations et les motifs spatio-séquentiels. Ces motifs ont été utilisés pour étudier deux applications réelles dans le domaine de l’environnement.
Título traducido de la contribución | Spatiooral patterns. Challenges and applications to environment |
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Idioma original | Francés |
Páginas (desde-hasta) | 619-648 |
Número de páginas | 30 |
Publicación | Revue d'Intelligence Artificielle |
Volumen | 27 |
N.º | 4-5 |
DOI | |
Estado | Publicada - 1 dic. 2013 |
Palabras clave
- Colocations
- Sequential patterns
- Spatiooral data mining