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dc.contributor.advisorLapalme, Guy
dc.contributor.authorMouine, Mohamed
dc.date.accessioned2014-10-07T18:42:18Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONfr
dc.date.available2014-10-07T18:42:18Z
dc.date.issued2014-09-29
dc.date.submitted2014-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/11198
dc.subjectVisualisation de l'informationfr
dc.subjectPersonnalisationfr
dc.subjectProfil utilisateurfr
dc.subjectApprentissage machinefr
dc.subjectExtraction de donnéefr
dc.subjectGraphiquefr
dc.subjectInformation visualizationfr
dc.subjectPersonalizationfr
dc.subjectUser profilefr
dc.subjectMachine learningfr
dc.subjectData miningfr
dc.subjectGraphfr
dc.subject.otherApplied Sciences - Computer Science / Sciences appliqués et technologie - Informatique (UMI : 0984)fr
dc.titlePrésentation personnalisée des informations environnementalesfr
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineInformatiquefr
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelDoctorat / Doctoralfr
etd.degree.namePh. D.fr
dcterms.abstractNous présentons dans cette thèse notre travail dans le domaine de la visualisation. Nous nous sommes intéressés au problème de la génération des bulletins météorologiques. Étant donné une masse énorme d’information générée par Environnement Canada et un utilisateur, il faut lui générer une visualisation personnalisée qui répond à ses besoins et à ses préférences. Nous avons développé MeteoVis, un générateur de bulletin météorologique. Comme nous avons peu d’information sur le profil de l’utilisateur, nous nous sommes basés sur les utilisateurs similaires pour lui calculer ses besoins et ses préférences. Nous utilisons l'apprentissage non supervisé pour regrouper les utilisateurs similaires. Nous calculons le taux de similarité des profils utilisateurs dans le même cluster pour pondérer les besoins et les préférences. Nous avons mené, avec l’aide d'utilisateurs n’ayant aucun rapport avec le projet, des expériences d'évaluation et de comparaison de notre outil par rapport à celui utilisé actuellement par Environnement Canada. Les résultats de cette évaluation montrent que les visualisation générées par MeteoVis sont de loin meilleures que les bulletins actuels préparés par EC.fr
dcterms.abstractWe present our work in this thesis in the field of information visualization. We dealt with the problem of the generation of weather forecasts reports. Given the huge amount of information produced by Environment Canada and a wide variety of users, it must generate a customized visualization that meets their needs and preferences. We developed MeteoVis, a weather report generator. Given that we have little information on the user profile, we relied on the choices made by similar users to calculate the needs and preferences of a user. We use unsupervised machine learning techniques to group similar users . We compute a degree of similarity of user profiles in the same cluster to determine the needs and preferences. We conducted, with the help of external users experiments for evaluating and comparing our tool with the current site of Environment Canada. The evaluation results show that the visualizations generated by MeteoVis are significantly better than the current bulletins prepared by EC.fr
dcterms.languagefrafr


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