Sparsity-sensitive diagonal co-clustering algorithms for the effective handling of text data

Dans le contexte actuel, il y a un besoin evident de techniques de fouille de textes pour analyser l'enorme quantite de documents textuelles non structurees disponibles sur Internet. Ces donnees textuelles sont souvent representees par des matrices creuses (sparses) de grande dimension ou les lignes et les colonnes representent respectivement des documents et des termes. Ainsi, il serait interessant de regrouper de facon simultanee ces termes et documents en classes homogenes, rendant ainsi cette quantite importante de donnees plus faciles a manipuler et a interpreter. Les techniques de classification croisee servent justement cet objectif. Bien que plusieurs techniques existantes de co-clustering ont revele avec succes des blocs homogenes dans plusieurs domaines, ces techniques sont toujours contraintes par la grande dimensionalite et la sparsite caracterisant les matrices documents-termes. En raison de cette sparsite, plusieurs co-clusters sont principalement composes de zeros. Bien que ces derniers soient homogenes, ils ne sont pas pertinents et doivent donc etre filtres en aval pour ne garder que les plus importants. L'objectif de cette these est de proposer de nouveaux algorithmes de co-clustering concus pour tenir compte des problemes lies a la sparsite mentionnes 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 particulierement efficaces pour le co-clustering de donnees textuelles. Dans ce contexte, nos contributions peuvent etre resumees comme suit: Tout d'abord, nous introduisons et demontrons l'efficacite d'un nouvel algorithme de co-clustering base sur la maximisation directe de la modularite de graphes. Alors que les algorithmes de co-clustering existants qui se basent sur des criteres de graphes utilisent des approximations spectrales, l'algorithme propose utilise une procedure d'optimisation iterative pour reveler les co-clusters les plus pertinents dans une matrice documents-termes. Par ailleurs, l'optimisation proposee presente l'avantage d'eviter le calcul de vecteurs propres, qui est une tâche redhibitoire lorsque l'on considere des donnees de grande dimension. Ceci est une amelioration par rapport aux approches spectrales, ou le calcul des vecteurs propres est necessaire pour effectuer le co-clustering. Dans un second temps, nous utilisons une approche probabiliste pour decouvrir des structures en blocs homogenes diagonaux dans des matrices documents-termes. Nous nous appuyons sur des approches de type modeles de melanges, qui offrent de solides bases theoriques et une grande flexibilite qui permet de decouvrir diverses structures de co-clusters. Plus precisement, nous proposons un modele de blocs latents parcimonieux avec des distributions de Poisson sous contraintes. De facon interessante, ce modele comprend la sparsite dans sa formulation, ce qui le rend particulierement adapte aux donnees textuelles. En placant l'estimation des parametres de ce modele dans le cadre du maximum de vraisemblance et du maximum de vraisemblance classifiante, quatre algorithmes de co-clustering ont ete proposees, incluant une variante dure, floue, stochastique et une quatrieme variante qui tire profit des avantages des variantes floue et stochastique simultanement. Pour finir, nous proposons un nouveau cadre de fouille de textes biomedicaux qui comprend certains algorithmes de co-clustering mentionnes ci-dessus. Ce travail montre la contribution du co-clustering dans une problematique reelle de fouille de textes biomedicaux. Le cadre propose permet de generer de nouveaux indices sur les resultats retournes par les etudes d'association pan-genomique (GWAS) en exploitant les abstracts de la base de donnees PUBMED. (.)