Baptiste Jeudy
Maître de conférences à l'université de St Etienne
Membre du laboratoire Hubert Curien (Ex Eurise)
Projets Aspects Amonts de l'Apprentissage Automatique (AAAA) et RFWI
Tel : 04 77 91 57 99
Email : baptiste point jeudy at univ-st-etienne point fr
Adresse : Laboratoire Hubert Curien UMR CNRS 5516, Bâtiment F
18, Rue du Pr. B. Lauras, 42000 Saint-Etienne, France
Comment venir au laboratoire Hubert Curien et
plan d'accès
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Voir aussi le site DBLP.
Baptiste Jeudy, Thèse : Optimisation de requêtes inductives : application à l'extraction sous contraintes de règles d'association, 153 pages. Soutenue le 13 décembre 2002 à L'INSA de Lyon. Version postscript ou pdf, transparents de la soutenance.
J-F. Boulicaut, B. Jeudy. Constraint-Based Data Mining. In O. Maimon, L. Rokach (Eds.): The Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, pp. 399-416, 2005, © Springer.
C. Becquet, S. Blachon, B. Jeudy, J-F. Boulicaut, O. Gandrillon. Strong association rule mining for large gene expression data analysis: a case study on human SAGE data. Genome Biology, 3(12) 2002. 16 pages. Available on line (dec. 2003). © BioMed Central Ltd.
B. Jeudy, J-F. Boulicaut. Optimization of association rule mining queries. Intelligent Data Analysis, 6(4):341-357, 2002. © IOS Press.
J-F. Boulicaut, A. Bykowski, and B. Jeudy. Towards the Tractable Discovery of Association Rules with Negations. In: Proceedings of the Fourth International Conference on Flexible Query Answering Systems FQAS'00, Warsaw (Poland), October 25-28, 2000. Physica-Verlag, Advances in Soft Computing. pp. 425-434. © Physica-Verlag. Version postscript ou pdf.
J-F. Boulicaut, B. Jeudy. Mining Free Sets under Constraints. In: Proceedings of the International Database Engineering and Applications Symposium IDEAS'01, Grenoble (F), July 2001, IEEE Computer Press. pp. 322-329. © IEEE Computer Press.. Version postscript ou pdf.
J-F. Boulicaut, B. Jeudy. Constraint-based discovery of a condensed representation for frequent patterns. In: Proceedings of the Workshop Database Support for KDD co-located with the 5th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases PKDD'01, Freiburg (Germany), September 7, 2001. pp. 3-13. Available on line. Version corrigée postscript ou pdf.
B. Jeudy, J-F. Boulicaut. Using condensed representations for interactive association rule mining. in: Proceedings of the 6th European conferences on Principles and practice of Knowledge Discovery in Databases ECML/PKDD 2002 , Helsinki, 19-23 August 2002. Springer-Verlag LNAI 2431, pp. 225-236. © Springer-Verlag. Version postscript ou pdf.
B. Jeudy, J-F. Boulicaut. Constraint-based discovery and inductive queries: application to association rule mining. in: Proceedings of the European Science Foundation Exploratory Workshop on Pattern Detection and Discovery in Data Mining, volume 2447 of Lecture Notes in Computer Science, pages 110-124, Imperial College, London. 16-18 September 2002. Berlin : © Springer-Verlag. Version postscript ou pdf.
B. Jeudy, F. Rioult. Database transposition for constrained closed pattern mining. In Proceedings of the third International Workshop on Knowledge Discovery in Inductive Databases (KDID 2004 ) co-located with ECML-PKDD, Pise, Italy, September 2004, 12 pages. pdf.
B. Jeudy, F. Rioult. Database Transposition for Constrained (Closed) Pattern Mining. In Knowledge Discovery in Inductive Databases: Third International Workshop, KDID 2004, Pisa, Italy, September 20, 2004, Revised Selected and Invited Papers. B. Goethals and A. Siebes Eds. Springer-Verlag LNCS 3377, pp. 89-107. © Springer-Verlag. Version pdf.
B. Jeudy, C. Largeron, F. Jacquenet, A Model for Managing Collections of Patterns. In the 22nd ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2007), March 11-15, 2007, Seoul, Korea. © ACM, pp. 860-865. Version pdf.
Franck Thollard, Baptiste Jeudy: Efficient Pruning of Probabilistic Automata. In SSPR/SPR 2008: 65-75. © Springer-Verlag. Version pdf.
J-F. Boulicaut, B. Jeudy. Using Constraints during Itemset Mining: should we Prune or not? In: Actes des Seizième Journées Bases de Données Avancées BDA'00, Blois (F), 24-27 Octobre 2000. pp. 221-237. Version postscript ou pdf.
B. Jeudy, F. Rioult, Extraction de concepts sous contraintes dans des données d'expression de gènes, In Conférence d'Apprentissage 2005 (CAp), F. Denis Ed, Nice. © Presses Universitaires de Grenoble, pp. 265-280. Version pdf.
F. Jacquenet, B. Jeudy, C. Largeron, Un cadre théorique pour la gestion de grandes bases de motifs. Conférence d'Extraction et Gestion des Connaissances (EGC 2007), Namur, Belgique (23-26 janvier 2007). © Cépaduès éditions, pp. 259-270 Version pdf
Baptiste Jeudy, Franck Thollard: Élagage efficace d'automates probabilistes, In Conférence d'Apprentissage 2008 (CAp) CAP'08, pp 89-104, Porquerolles. © Cépaduès Editions. Version pdf.
Extraction de connaissance dans les grandes bases de données (ECD), Bio-informatique (analyse de données d'expression de gènes).
Directeurs de thèse : Jean-François Boulicaut (HdR, INSA Lyon) et Lionel
Brunie (Prof., INSA Lyon)
Rapporteurs : Michèle Sebag (CR CNRS, HdR, univ. Paris Sud Orsay) et
Dominique Laurent (Prof., univ. Tours)
Autres membres du Jury : François Jacquenet (Prof., univ. St-Etienne) et
Stefan Kramer (Ass. Prof., univ. Freiburg, Allemagne)
Soutenue le 13 décembre 2002 à l'INSA de Lyon (transparents de la soutenance).
Mots-clés : data mining, ensembles fréquents, règles d'association, représentations condensées, requêtes inductives.
L'extraction de connaissances dans les données (ou "Data Mining") est un processus interactif et itératif d'induction et de synthèse des faits présents dans de grands volumes de données. Il s'agit de faits nouveaux, intéressants, pourtant non explicites. Des règles d'association sont une forme possible de représentation de connaissances (par ex. lorsque les événements A et B sont observés, il sont souvent accompagnés par les événements C et D).
Pour supporter ce processus, plusieurs langages étendant les fonctionnalités de SQL existent. Cependant, l'évaluation de ces requêtes est très coûteuse. Mon travail consiste à chercher des stratégies d'évaluation efficaces utilisant notamment les représentations condensées et les contraintes présentes dans les requêtes.
Cette thèse a été réalisée au sein de l'équipe data-mining du Laboratoire d'Ingénierie des Systèmes d'Information (LISI) devenu en janvier 2003 le LIRIS.
Membre du projet européen cInQ (Consortium on discovering knowledge with INductive Queries). Ce projet a débuté en mai 2001 et se termine en mai 2004. Il regroupe des équipes de plusieurs pays européens sur le thème des bases de données inductives. Le workshop de clôture a eu lieu à Hinterzarten en Allemagne du 11 au 13 mars.
Avec Olivier gandrillon (laboratoire CGMC, université Lyon 1) et une de ses stagiaire Celine Becquet, nous avons utilisé nos techniques d'extraction de connaissances sur des données biologiques. Ces données concernaient le niveau d'expression de gènes dans différentes conditions biologiques. Nos techniques ont été utilisées pour y extraire des groupes de synexpression de gènes, i.e., des groupes de gènes qui sont souvent exprimés simultanément. Ceci permet ensuite aux biologistes de proposer, par exemple, des hypothèses sur la fonction de certains gènes inconnus ou sur la façon dont les gènes régulent leur activité les uns par rapport aux autres (voir l'article dans la revue Genome Biology, dans la section publication, pour plus de détails).
Avec Laurent Trilling et Nicolas Thierry-Mieg du laboratoire LSR-IMAG (Grenoble), nous avons expérimenté nos prototypes sur des données d'interaction de protéines.
Participation au groupe de travail Gafodonnée. Je m'occupais du site web du groupe de travail gafoumm .
Collaboration avec Bruno Crémilleux et François Rioult du laboratoire GREYC de l'université de Caen. Nous cherchons à adapter les techniques d'extraction d'itemsets fréquents à des données issues de bio-puces. Ces données sont caractérisées par leur très grande dimension ce qui pose des problèmes pour les approches "classiques".
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