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Production scientifique
Doctorat de

Doctorat
Equipe : Bioinformatique

Agrégation de classements avec égalités : algorithmes, guides à l'utilisateur et applications aux données biologiques

Début le 01/10/2012
Direction : DENISE, Alain
[COHEN-BOULAKIA Sarah]

Financement :
Etablissement d'inscription : Université Paris-Sud
Lieu de déroulement : LRI-bio info

Soutenue le 25/09/2015 devant le jury composé de :
Directeur de thèse :
- Cohen-Boulakia Sarah, MdC HDR, LRI, Université Paris-Sud
- Denise Alain, PR, LRI, Université Paris-Sud

Rapporteurs :
- Amann Bernd, PR, LIP6, Université Pierre et Marie Curie
- Vialette Stephane, DR, LIGM, Université Paris-Est Marne-la-Vallée

Examinateurs :
- Belhajjame Khalid, MdC, LAMSADE, Université Paris-Dauphine
- Bidoit Nicole, PR, Examinateur, LRI, Université Paris-Sud
- Leser Ulf, PR, WBI, Université Humböldt, Berlin

Activités de recherche :

Résumé :
L'agrégation de classements consiste à établir un consensus entre un ensemble de classements (éléments ordonnés). Bien que ce problème ait de très nombreuses applications (consensus entre les votes d'utilisateurs, consensus entre des résultats ordonnés différemment par divers moteurs de recherche...), calculer un consensus exact est rarement faisable dans les cas d'applications réels (problème NP-complet). De nombreux algorithmes d'approximation et heuristiques ont donc été conçus. Néanmoins, leurs performances (en temps et en qualité de résultat produit) sont très différentes et dépendent des jeux de données à agréger. Plusieurs études ont cherché à comparer ces algorithmes mais celles-ci n’ont généralement pas considéré le cas (pourtant courant dans les jeux de données réels) des égalités entre éléments dans les classements (éléments classés au même rang). Choisir un algorithme de consensus adéquat vis-à-vis d'un jeu de données est donc un problème particulièrement important à étudier (grand nombre d’applications) et c’est un problème ouvert au sens où aucune des études existantes ne permet d’y répondre.

Plus formellement, un consensus de classements est un classement qui minimise le somme des distances entre ce consensus et chacun des classements en entrés. Nous avons considérés (comme une grande partie de l’état-de-art) la distance de Kendall-Tau généralisée, ainsi que des variantes, dans nos études.

Plus précisément, cette thèse comporte trois contributions.

Premièrement, nous proposons de nouveaux résultats de complexité associés aux cas que l'on rencontre dans les données réelles où les classements peuvent être incomplets et où plusieurs éléments peuvent être classés à égalité. Nous isolons les différents « paramètres » qui peuvent expliquer les variations au niveau des résultats produits par les algorithmes d’agrégation (par exemple, utilisation de la distance de Kendall-Tau généralisée ou de variantes, d’un pré-traitement des jeux de données par unification ou projection). Nous proposons un guide pour caractériser le contexte et le besoin d’un utilisateur afin de le guider dans le choix à la fois d’un pré-traitement de ses données mais aussi de la distance à choisir pour calculer le consensus. Nous proposons finalement une adaptation des algorithmes existants à ce nouveau contexte.

Deuxièmement, nous évaluons ces algorithmes sur un ensemble important et varié de jeux de données à la fois réels et synthétiques reproduisant des caractéristiques réelles telles que similarité entre classements, la présence d'égalités, et différents pré-traitements. Cette large évaluation passe par la proposition d’une nouvelle méthode pour générer des données synthétiques avec similarités basée sur une modélisation en chaîne Markovienne. Cette évaluation a permis d'isoler les caractéristiques des jeux de données ayant un impact sur les performances des algorithmes d'agrégation et de concevoir un guide pour caractériser le besoin d'un utilisateur et le conseiller dans le choix de l'algorithme à privilégier. Une plateforme web permettant de reproduire et étendre ces analyses effectuée est disponible (rank-aggregation-with-ties.lri.fr).

Enfin, nous démontrons l'intérêt d'utiliser l'approche d'agrégation de classements dans deux cas d'utilisation.
Nous proposons un outil reformulant à-la-volé des requêtes textuelles d'utilisateur grâce à des terminologies biomédicales, pour ensuite interroger de bases de données biologiques, et finalement produire un consensus des résultats obtenus pour chaque reformulation (conqur-bio.lri.fr). Nous comparons l'outil à la plateforme de références et montrons une amélioration nette des résultats en qualité.
Nous calculons aussi des consensus entre liste de workflows établie par des experts dans le contexte de la similarité entre workflows scientifiques. Nous observons que les consensus calculés sont très en accord avec les utilisateurs dans une large proportion de cas.