Recherche et visualisation de Motifs Spatio-Temporels fréquents dans un grand graphe – MoS-T

Les progrès technologiques récents entraînent une production massive de données spatio-temporelles, pouvant être modélisées par un graphe, qu’il est crucial d’analyser. Or, ces données sont bien souvent caractérisées par un volume et une complexité jamais atteints précédemment. Malgré le dynamisme de la recherche en fouille de données, peu de méthodes non supervisées sont réellement utilisables en un temps acceptable pour extraire à la fois de l’information originale et pertinente. Il est donc indispensable de concevoir et développer des approches innovantes de fouille de données aptes à traiter ces grands volumes de données et tenant compte conjointement des aspects spatiaux et temporels. L’objectif du projet MoS-T est de développer une nouvelle méthodologie pour extraire les motifs approximatifs les plus fréquents dans un graphe spatio-temporel en exploitant les réseaux de neurones profonds dans le but de fournir une visualisation synthétique du phénomène spatio-temporel étudié.