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 Thesis : Extraction de trajectoires dans les flux de données de mobilité: indexation dynamique et distribuée

PhD school thesis
Dans le contexte de la gestion de grands flux de données géo-localisées issus des réseaux sociaux, le besoin est fort pour obtenir des informations sémantiquement plus riches sur les actions et déplacements des utilisateurs. Le croisement de grands flux de données avec des grandes bases de connaissance pose plusieurs défis lorsqu’on doit faire face à la dynamicité et au biais extrêmement important des données. Cette thèse a pour objectif d’extraire des trajectoires dans des flux de données de mobilité, puis de concevoir une solution capable d’analyser des trajectoires à large échelle. Un modèle de trajectoire sera défini, des structures de données et des méthodes d’indexation seront conçues pour manipuler efficacement ces trajectoires. Les algorithmes proposés seront implantés et validés expérimentalement en tirant profit des capacités de calcul parallèle de la plateforme Apache Spark. Les résultats attendus permettront, plus généralement, une meilleure gestion des données spatiales dynamiques et biaisée. Cette thèse améliorera la compréhension des nouveaux usages des réseaux sociaux.

Mots clefs : Systèmes de gestion de données à large échelle, Flux de données, Optimisation de requêtes spatiales parallèles et distribuées, Structures de données et indexation, Web sémantique et bases de connaissances, Expérimentation avec Apache Spark

Ce projet de recherche doctoral fait l’objet d’une demande de financement auprès de « Ecole Doctorale d‘Informatique, Télécommunication et d‘Electronique (EDITE) », le candidat retenu par son porteur devra donc participer au concours correspondant (prévoir un dossier et une audition) en vue d’obtenir le financement effectif.

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Contact :Stéphane Gançarski

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