Les bases de données graphes pour la science des données : implantation d'entrepôts des données et prédiction d'interactions protéine-protéine
Langue Français
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Auteur : Akid, Hajer
Date de soutenance : 12-12-2022

Directeur(s) de thèse : Lachiche, Nicolas - Ben Ayed, Mounir

Président : Jmaiel, Mohamed
Rapporteur(s) : Smaïl-Tabbone, Malika - Feki, Jamel
Membre(s) du jury : Boussaid, Omar

Établissement de soutenance : Strasbourg - Université de Sfax (Tunisie)
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Informatique
Classification : Informatique

Mots-clés libres : Base de données relationnelles, Bases de données graphes, Entrepôts de données, Construction de descripteurs, Interaction protéine-protéine
Mots-clés :
  • Bases de données
  • Entrepôts de données
Résumé : Avec l’essor du big data, le recours à la science des données est devenu crucial pour extraire les connaissances à partir des données massives. Ces dernières années, plusieurs catégories de bases de données ont été utilisées en science des données pour stocker, gérer et analyser efficacement les mégadonnées. En particulier, les bases de données NoSQL (Not Only SQL) ont émergé comme une alternative aux bases de données relationnelles. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la catégorie orientée graphes des bases de données NoSQL qui remplace les jointures relationnelles coûteuses par des parcours du graphe. Nous les utilisons pour répondre à deux problématiques en science des données et qui constituent nos principales contributions : implanter des entrepôts de données capables de répondre rapidement à des requêtes analytiques complexes et construire des descripteurs afin de les utiliser pour prédire les valeurs manquantes sur les arcs d’un réseau d’interaction protéine-protéine.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAD042
Type de ressource : Thèse