Littérature scientifique sur le sujet « Analyse supervisée de graphes »
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Articles de revues sur le sujet "Analyse supervisée de graphes"
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Ferraz, Antonio. « DÉTECTION À HAUTE RÉSOLUTION SPATIALE DE LA DESSERTE FORESTIÈRE EN MILIEU MONTAGNEUX ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 1, no 211-212 (6 décembre 2015) : 103–17. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.549.
Texte intégralRésumé :
En milieu montagneux et forestier, la localisation de la route et ses caractéristiques géométriques sont des informations cruciale pour de nombreuses applications écologiques et liées à la gestion forestière. Par ailleurs, le lidar aéroporté topographique est devenu une technique de télédétection reconnue pour la caractérisation fine de la surface terrestre : les Modèles Numériques de Terrain (MNT) en sont le produit standard.Cet article aborde le problème de la détection de routes sur de grandes surfaces (>1000 km2) dans de tels environnements. Pour cela, nous avons proposé une méthode fondée sur l’hypothèse que les routes peuvent être modélisées par des objets planaires suivant une direction privilégiée et avec de fortes variations du relief dans la direction orthogonale. La connaissance seule du MNT lidar à 1 m de résolution est suffisante dans notre processus, qui ne requiert donc pas le traitement supplémentaire des nuages de points 3D lidar ni de données à retour d’onde complète. L’intégralité de l’analyse se fait donc en deux dimensions. Tout d’abord, trois attributs morphologiques sont extraits du MNT et introduits dans une classification supervisée par Forêts Aléatoires des zones potentiellement "routes". Ensuite, un graphe est créé à partir de ce masque de focalisation afin de combler les éventuels manques et occlusions dus principalement à la végétation. En particulier, les noeuds sont sélectionnés avec un Processus Ponctuel, puis le graphe est élagué en suivant le modèle de route initial. Enfin, la largeur et la pente des routes sont estimées grâce au MNT avec une analyse orientée-objet. D’une part, on obtient une qualité de détection convaincante, tant au niveau de l’exhaustivité (>80%) que de la précision géométrique, supérieure à celle des bases de données topographiques 2D existantes. De plus, de nouvelles routes sont détectées grâce à la capacité du lidar à restituer le terrain sous le couvert végétal. Cependant, en présence d’un trop faible nombre de mesures lidar au niveau du sol, des routes peuvent ne pas être restituées. Enfin, nous montrons que notre méthode est adaptée à une analyse sur de grandes surfaces puisqu’elle permet des rendements de moins de 2 minutes par km2.
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Colazzo, Dario, François Goasdoué, Ionna Manolescu et Alexandra Roatis. « Analyse de données RDF. Lentilles pour graphes sémantiques ». Ingénierie des systèmes d'information 19, no 4 (28 août 2014) : 87–117. http://dx.doi.org/10.3166/isi.19.4.87-117.
Texte intégral
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Mazille, J. E. « Analyse de structures complexes par la théorie des graphes ». Revue de Métallurgie 91, no 2 (février 1994) : 223–32. http://dx.doi.org/10.1051/metal/199491020223.
Texte intégral
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Foucambert, Denis, Tracy Heranic, Christophe Leblay, Maarit Mutta et Minjing Zhong. « Intégration de la visualisation dans l’analyse de processus complexes : écritures et réécritures dans un corpus multilingue universitaire ». SHS Web of Conferences 138 (2022) : 06010. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202213806010.
Texte intégralRésumé :
Cet article traite des processus d’écriture d’apprenants universitaires de français langue étrangère (L2/L3). Ces écritures ont été recueillies à l’aide du programme GenoGraphiX-Log qui est construit sur les exigences de la génétique textuelle et de la théorie mathématique des graphes. Notre corpus consiste en 44 écritures produites en français par des locuteurs ayant comme L1 soit l’anglais, soit le mandarin soit le finnois. Le premier objectif est de mieux décrire, en fonction des L1 des participants, les opérations d’écriture mises en oeuvre en français lors de la réalisation d’une même tâche. Le second objectif est d’évaluer comment la visualisation, basée sur la théorie des graphes et sur des méthodes statistiques inductives, soutient cette analyse des processus d’écriture. Les résultats se basent sur deux analyses issues des graphes : une analyse en composantes principales (ACP) et la visualisation des écritures exemplaires (les plus proches des centres de gravité de chaque groupe). Ces deux analyses complémentaires nous permettent de mesurer les spécificités des trois groupes et d’approfondir qualitativement l’analyse de signatures scripturales. Notre corpus et nos analyses montrent l’intérêt de l’utilisation des méthodes mixtes dans l’analyse des processus complexes d’écriture à l’aide d’outils de visualisation.
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Glendenning, Jonathan. « Espace disciplinaire et normativité sociale contemporaine ». Perspectives étatiques 28, no 1 (15 mars 2017) : 195–210. http://dx.doi.org/10.7202/1039181ar.
Texte intégralRésumé :
Insite est un site d’injection supervisée destiné à la population d’usagers de drogues injectables du Downtown Eastside à Vancouver. Dans une perspective foucaldienne, cet article analyse le processus de régulation des conduites de ses usagers par la mise en oeuvre de « pratiques divisantes » et par l’implantation d’un « espace disciplinaire ». Il propose de déterminer comment Insite relaie dans leurs conduites concrètes la normativité sociale associée à la philosophie de réduction des méfaits par l’intériorisation des normes d’autonomie et de responsabilité individuelle de même que par la surveillance de l’appropriation d’une technique d’injection médicalement conforme.
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Lemieux, Vincent. « L'articulation des réseaux sociaux ». Recherches sociographiques 17, no 2 (12 avril 2005) : 247–60. http://dx.doi.org/10.7202/055716ar.
Texte intégralRésumé :
Sous l'influence première d'un article de Barnes (1954), les études anthropologiques sur les réseaux sociaux ont ouvert une voie de recherches qui apparaît encore pleine de promesses. Il faut bien avouer, pourtant, que jusqu'à maintenant peu d'analyses fondées sur des données empiriques ont emporté la conviction. Les études de réseaux n'ont pas encore fait la preuve de leur fécondité. Il leur manque un fondement théorique, pourtant disponible dans la théorie des graphes qui est justement une théorie des réseaux, qu'ils soient sociaux ou autres. Comme l'a noté Mitchell, la jonction n'existe pas — ou pas assez — entre les spécialistes de la théorie des graphes et les chercheurs sur le terrain (1969, p. 35). Pourtant, quelques bons exposés ont été écrits par des anthropologues, qui indiquent bien ce qu'on pourrait tirer d'une utilisation plus poussée de la théorie des graphes (en particulier Mitchell, 1969; Barnes, 1969a; et surtout Barnes, 1972). Malgré ces mises en place, la plupart des études empiriques ne dépassent guère l'analyse situationnelle qui, comme le note Barnes (1972, p. 13), peut fort bien se passer de la notion de réseau, en plus d'être inapte au dégagement d'hypothèses générales. Nous allons donner, à la fin de cet article, une brève illustration d'une étude proprement structurale des réseaux sociaux, au sens où l'entendent Harary, Norman et Cartwright (1968), dans leur ouvrage sur les graphes orientés. En utilisant des données recueillies sur le terrain, nous montrerons comment la notion d'articulation, tirée de la théorie des graphes, permet de poser et de traiter des problèmes théoriques, mais aussi pratiques, qui nous semblent propres aux réseaux sociaux. Auparavant, nous voudrions discuter de certaines questions préalables à une analyse vraiment spécifique des réseaux sociaux. Ils ont trait au concept même de réseau, à la constitution des unités d'analyse, et aux différentes voies d'analyse qui s'offrent au chercheur.
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Bonnet, Nicolas. « Résilience d’un territoire face au chômage : les réseaux d’entreprises innovantes sur Montpellier ». Nouvelles perspectives en sciences sociales 5, no 1 (23 novembre 2009) : 97–115. http://dx.doi.org/10.7202/038625ar.
Texte intégralRésumé :
Résumé L’objectif de l’article est d’évaluer la résilience d’un territoire face à des perturbations économiques, ici l’aire urbaine de Montpellier, au travers de l’étude de la morphologie des réseaux d’entreprises locales. Pour réaliser cette analyse, nous avons mené un recensement des dépôts communs de brevets des entreprises innovantes locales. Cette approche a permis une modélisation de ces réseaux avec la théorie des graphes sur plusieurs plages temporelles. Au final, cette analyse permet de mettre en évidence au sein de ces réseaux locaux d’innovation le rôle joué par des entreprises-pivots dans la résilience d’un territoire, notamment en termes de pérennité de son tissu entrepreneurial innovant mais également de niveau d’emploi.
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Hillion, H. P., et J. M. Proth. « Analyse de fabrications non linéaires et répétitives à l'aide de graphes d'événements temporisés ». RAIRO - Operations Research 22, no 2 (1988) : 137–76. http://dx.doi.org/10.1051/ro/1988220201371.
Texte intégral
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Pham, Minh Tan, Grégoire Mercier et Julien Michel. « Textural features from wavelets on graphs for very high resolution panchromatic Pléiades image classification ». Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, no 208 (5 septembre 2014) : 131–36. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2014.91.
Texte intégralRésumé :
Dans cet article, nous proposons une méthode de caractérisation locale des textures des images de très haute résolution spatiale, dans lesquelles l'hypothèse de stationnarité est peu respectée.Une approche ponctuelle (i.e. non-dense) est d'abord introduite pour la représentation de l'image en utilisant un ensemble de pixels d'intétêt au lieu de la totalité des pixels de l'image. Un graphe pondéré est ensuite construit à partir de ces pixels représentatifs. Le signal de texture, porté sur ce graphe, est ensuite analysé à travers une transformée en ondelettes sur graphe. La classification en texture, implémentée ici de façon non-supervisée, est donc réalisée par la classification des coefficients d'ondelettes sur le graphe. Les expérimentations appliquées aux images panchromatiques Pléiades nous donnent des résultats très prometteurs avec une bonne précision de classification tout en gardant une compléxité intéressante.
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CHABI, Tayeb. « Identification des scenarios à la performance de l’entreprise par la productivité, rentabilité et compétitivité suivant le modèle Morphol : Cas d’un échantillon d’entreprise. » Dirassat Journal Economic Issue 6, no 1 (1 janvier 2015) : 291–307. http://dx.doi.org/10.34118/djei.v6i1.547.
Texte intégralRésumé :
L’objet de la présente recherche empirique est d’identifier les scénarios clés à la réalisation de la performance au d’une entreprise. L’étude est réalisée sur un échantillon d’entreprises de la région de la Soummam. Pour mener notre étude, nous avons élaboré un questionnaire pour formuler un champ d’hypothèses et leurs évaluations par les entreprises enquêtées, ensuite un champ utile de réponses est réalisé suivant le modèle « Morphol » GODET. M, (2001).
Les résultats de notre enquête ont permis la construction d’un système de variables et d’indicateurs, la visualisation des résultats sur des graphes et des plans de proximité et ensuit procéder à leur analyse et à l’identification des scénarios clés à la performance dans les entreprises enquêtées.
Thèses sur le sujet "Analyse supervisée de graphes"
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Faucheux, Cyrille. « Segmentation supervisée d'images texturées par régularisation de graphes ». Thesis, Tours, 2013. http://www.theses.fr/2013TOUR4050/document.
Texte intégralRésumé :
Dans cette thèse, nous nous intéressons à un récent algorithme de segmentation d’images basé sur un processus de régularisation de graphes. L’objectif d’un tel algorithme est de calculer une fonction indicatrice de la segmentation qui satisfait un critère de régularité ainsi qu’un critère d’attache aux données. La particularité de cette approche est de représenter les images à l’aide de graphes de similarité. Ceux-ci permettent d’établir des relations entre des pixels non-adjacents, et ainsi de procéder à un traitement non-local des images. Afin d’en améliorer la précision, nous combinons cet algorithme à une seconde approche non-locale : des caractéristiques de textures. Un nouveau terme d’attache aux données est dans un premier temps développé. Inspiré des travaux de Chan et Vese, celui-ci permet d’évaluer l’homogénéité d’un ensemble de caractéristiques de textures. Dans un second temps, nous déléguons le calcul de l’attache aux données à un classificateur supervisé. Entrainé à reconnaitre certaines classes de textures, ce classificateur permet d’identifier les caractéristiques les plus pertinentes, et ainsi de fournir une modélisation plus aboutie du problème. Cette seconde approche permet par ailleurs une segmentation multiclasse. Ces deux méthodes ont été appliquées à la segmentation d’images texturées 2D et 3DIn this thesis, we improve a recent image segmentation algorithm based on a graph regularization process. The goal of this method is to compute an indicator function that satisfies a regularity and a fidelity criteria. Its particularity is to represent images with similarity graphs. This data structure allows relations to be established between similar pixels, leading to non-local processing of the data. In order to improve this approach, combine it with another non-local one: the texture features. Two solutions are developped, both based on Haralick features. In the first one, we propose a new fidelity term which is based on the work of Chan and Vese and is able to evaluate the homogeneity of texture features. In the second method, we propose to replace the fidelity criteria by the output of a supervised classifier. Trained to recognize several textures, the classifier is able to produce a better modelization of the problem by identifying the most relevant texture features. This method is also extended to multiclass segmentation problems. Both are applied to 2D and 3D textured images
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Fontaine, Michaël. « Segmentation non supervisée d'images couleur par analyse de la connexité des pixels ». Lille 1, 2001. https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/Th_Num/2001/50376-2001-305-306.pdf.
Texte intégralRésumé :
Dans le cadre de la segmentation d'images couleur en régions, nous proposons une méthode originale qui considère que les régions sont définies comme des ensembles de pixels connexes appartenant à une même classe de pixels. Notre approche considère au même titre les propriétés de connexité et les propriétés colorimétriques des pixels afin de construire des classes qui peuvent être non équiprobables. Nous définissons le degré de connexité couleur d'un ensemble de pixels qui est une mesure de la connexité d'un ensemble de pixels dont les couleurs appartiennent à un intervalle de couleurs. Nous supposons que les pixels de chaque région de l'image peuvent être regroupés en une classe de pixels et qu'une classe est un ensemble de pixels dont le degré de connexité couleur présente une valeur remarquablement élevée. Toute la difficulté consiste à identifier ces ensembles. Pour cela, nous définissons une structure de donnée originale, la pyramide des degrés de connexité couleur PDCC, qui recense de manière organisée et hiérarchique les degrés de connexité couleur de tous les ensembles de pixels possibles que peut contenir une image et dont les couleurs appartiennent à des intervalles de couleurs parfaitement définis. Pour des raisons d'implantation, nous ne pouvons construire cette pyramide qu'en tenant compte de deux composantes trichromatiques parmi les trois disponibles. Nous décomposons alors l'image originale en trois images bichromatiques associées respectivement aux couples de composantes (R,G), (G,B) et (B,R) et nous construisons la PDCC pour chacune de ces images. Une méthode d'analyse de chaque PDCC est proposée afin de construire les noyaux des classes présentes dans chaque image bichromatique.
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Ribeyre, Corentin. « Méthodes d’analyse supervisée pour l’interface syntaxe-sémantique : de la réécriture de graphes à l’analyse par transitions ». Sorbonne Paris Cité, 2016. http://www.theses.fr/2016USPCC119.
Texte intégralRésumé :
Aujourd'hui, le volume de données textuelles disponibles est colossal. Ces données représentent des informations inestimables impossibles à traiter manuellement. De fait, il est essentiel d'utiliser des techniques de Traitement Automatique des Langues pour extraire les informations saillantes et comprendre le sens sous-jacent. Cette thèse s'inscrit dans cette perspective et proposent des ressources, des modèles et des méthodes pour permettre : (i) l'annotation automatique de corpus à l'interface entre la syntaxe et la sémantique afin d'en extraire la structure argumentale (ii) l'exploitation des ressources par des méthodes efficaces. Nous proposons d’abord un système de réécriture de graphes et un ensemble de règles de réécriture manuellement écrites permettant l'annotation automatique de la syntaxe profonde du français. Grâce à cette approche, deux corpus ont vu le jour : le DeepSequoia, version profonde du corpus Séquoia et le DeepFTB, version profonde du French Treebank en dépendances. Ensuite, nous proposons deux extensions d'analyseurs par transitions et les adaptons à l'analyse de graphes. Nous développons aussi un ensemble de traits riches issus d'analyses syntaxiques. L'idée est d'apporter des informations topologiquement variées donnant à nos analyseurs les indices nécessaires pour une prédiction performante de la structure argumentale. Couplé à un analyseur par factorisation d'arcs, cet ensemble de traits permet d'établir l'état de l'art sur le français et de dépasser celui établi pour les corpus DM et PAS sur l'anglais. Enfin, nous explorons succinctement une méthode d'induction pour le passage d'un arbre vers un grapheNowadays, the amount of textual data has become so gigantic, that it is not possible to deal with it manually. In fact, it is now necessary to use Natural Language Processing techniques to extract useful information from these data and understand their underlying meaning. In this thesis, we offer resources, models and methods to allow: (i) the automatic annotation of deep syntactic corpora to extract argument structure that links (verbal) predicates to their arguments (ii) the use of these resources with the help of efficient methods. First, we develop a graph rewriting system and a set of manually-designed rewriting rules to automatically annotate deep syntax in French. Thanks to this approach, two corpora were created: the DeepSequoia, a deep syntactic version of the Séquoia corpus and the DeepFTB, a deep syntactic version of the dependency version of the French Treebank. Next, we extend two transition-based parsers and adapt them to be able to deal with graph structures. We also develop a set of rich linguistic features extracted from various syntactic trees. We think they are useful to bring different kind of topological information to accurately predict predicat-argument structures. Used in an arc-factored second-order parsing model, this set of features gives the first state-of-the-art results on French and outperforms the one established on the DM and PAS corpora for English. Finally, we briefly explore a method to automatically induce the transformation between a tree and a graph. This completes our set of coherent resources and models to automatically analyze the syntax-semantics interface on French and English
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Pujari, Manisha. « Prévision de liens dans des grands graphes de terrain (application aux réseaux bibliographiques) ». Thesis, Sorbonne Paris Cité, 2015. http://www.theses.fr/2015USPCD010/document.
Texte intégralRésumé :
Nous nous intéressons dans ce travail au problème de prévision de nouveaux liens dans des grands graphes de terrain. Nous explorons en particulier les approches topologiques dyadiques pour la prévision de liens. Différentes mesures de proximité topologique ont été étudiées dans la littérature pour prédire l’apparition de nouveaux liens. Des techniques d’apprentissage supervisé ont été aussi utilisées afin de combiner ces différentes mesures pour construire des modèles prédictifs. Le problème d’apprentissage supervisé est ici un problème difficile à cause notamment du fort déséquilibre de classes. Dans cette thèse, nous explorons différentes approches alternatives pour améliorer les performances des approches dyadiques pour la prévision de liens. Nous proposons d’abord, une approche originale de combinaison des prévisions fondée sur des techniques d’agrégation supervisée de listes triées (ou agrégation de préférences). Nous explorons aussi différentes approches pour améliorer les performances des approches supervisées pour la prévision de liens. Une première approche consiste à étendre l’ensemble des attributs décrivant un exemple (paires de noeuds) par des attributs calculés dans un réseau multiplexe qui englobe le réseau cible. Un deuxième axe consiste à évaluer l’apport destechniques de détection de communautés pour l’échantillonnage des exemples. Des expérimentations menées sur des réseaux réels extraits de la base bibliographique DBLP montrent l’intérêt des approaches proposéesIn this work, we are interested to tackle the problem of link prediction in complex networks. In particular, we explore topological dyadic approaches for link prediction. Different topological proximity measures have been studied in the scientific literature for finding the probability of appearance of new links in a complex network. Supervided learning methods have also been used to combine the predictions made or information provided by different topological measures. The create predictive models using various topological measures. The problem of supervised learning for link prediction is a difficult problem especially due to the presence of heavy class imbalance. In this thesis, we search different alternative approaches to improve the performance of different dyadic approaches for link prediction. We propose here, a new approach of link prediction based on supervised rank agregation that uses concepts from computational social choice theory. Our approach is founded on supervised techniques of aggregating sorted lists (or preference aggregation). We also explore different ways of improving supervised link prediction approaches. One approach is to extend the set of attributes describing an example (pair of nodes) by attributes calculated in a multiplex network that includes the target network. Multiplex networks have a layered structure, each layer having different kinds of links between same sets of nodes. The second way is to use community information for sampling of examples to deal with the problem of classe imabalance. Experiments conducted on real networks extracted from well known DBLP bibliographic database
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Sevi, Harry. « Analyse harmonique sur graphes dirigés et applications : de l'analyse de Fourier aux ondelettes ». Thesis, Lyon, 2018. http://www.theses.fr/2018LYSEN068/document.
Texte intégralRésumé :
La recherche menée dans cette thèse a pour but de développer une analyse harmonique pour des fonctions définies sur les sommets d'un graphe orienté. À l'ère du déluge de données, de nombreuses données sont sous forme de graphes et données sur ce graphe. Afin d'analyser d'exploiter ces données de graphes, nous avons besoin de développer des méthodes mathématiques et numériquement efficientes. Ce développement a conduit à l'émergence d'un nouveau cadre théorique appelé le traitement de signal sur graphe dont le but est d'étendre les concepts fondamentaux du traitement de signal classique aux graphes. Inspirées par l'aspect multi échelle des graphes et données sur graphes, de nombreux constructions multi-échelles ont été proposé. Néanmoins, elles s'appliquent uniquement dans le cadre non orienté. L'extension d'une analyse harmonique sur graphe orienté bien que naturelle, s'avère complexe. Nous proposons donc une analyse harmonique en utilisant l'opérateur de marche aléatoire comme point de départ de notre cadre. Premièrement, nous proposons des bases de type Fourier formées des vecteurs propres de l'opérateur de marche aléatoire. De ces bases de Fourier, nous en déterminons une notion fréquentielle en analysant la variation de ses vecteurs propres. La détermination d'une analyse fréquentielle à partir de la base des vecteurs de l'opérateur de marche aléatoire nous amène aux constructions multi-échelles sur graphes orientés. Plus particulièrement, nous proposons une construction en trames d'ondelettes ainsi qu'une construction d'ondelettes décimées sur graphes orientés. Nous illustrons notre analyse harmonique par divers exemples afin d'en montrer l'efficience et la pertinenceThe research conducted in this thesis aims to develop a harmonic analysis for functions defined on the vertices of an oriented graph. In the era of data deluge, much data is in the form of graphs and data on this graph. In order to analyze and exploit this graph data, we need to develop mathematical and numerically efficient methods. This development has led to the emergence of a new theoretical framework called signal processing on graphs, which aims to extend the fundamental concepts of conventional signal processing to graphs. Inspired by the multi-scale aspect of graphs and graph data, many multi-scale constructions have been proposed. However, they apply only to the non-directed framework. The extension of a harmonic analysis on an oriented graph, although natural, is complex. We, therefore, propose a harmonic analysis using the random walk operator as the starting point for our framework. First, we propose Fourier-type bases formed by the eigenvectors of the random walk operator. From these Fourier bases, we determine a frequency notion by analyzing the variation of its eigenvectors. The determination of a frequency analysis from the basis of the vectors of the random walk operator leads us to multi-scale constructions on oriented graphs. More specifically, we propose a wavelet frame construction as well as a decimated wavelet construction on directed graphs. We illustrate our harmonic analysis with various examples to show its efficiency and relevance
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Galluccio, Laurent. « Analyse et segmentation de données non supervisées à l'aide de graphe ». Nice, 2010. http://www.theses.fr/2010NICE4022.
Texte intégralRésumé :
Cette thèse présente de nouvelles méthodes de segmentation et classification non supervisées de données appliquées dans un contexte astrophysique. Les informations a priori telles que le nombre de classes ou la distribution sous-jacente des données ne sont pas toujours connues. Beaucoup de méthodes de classification existantes en astrophysique sont basées sur des connaissances a priori ou sur des observations déjà réalisées sur les données. Les classifications obtenues dépendront donc de ces informations et seront limitées par les connaissances des experts. L'intérêt de développer des algorithmes de classification non supervisées est de s'affranchir de ces limitations afin de détecter potentiellement de nouvelles classes. L'approche principale adoptée dans cette thèse est l'utilisation d'un graphe construit sur les données : l'arbre de recouvrement minimal (Minimal Spanning Tree : MST). En connectant les points par des segments on construit une structure qui capture les relations existantes entre chaque paire de points. Nous proposons d'estimer le nombre et la position des classes présentes dans les données en explorant les connexions du MST construit. Ces informations servent d'initialisation fia des algorithmes de classification. Une nouvelle classe de MSTs multi-enracinés est présentée. De leur construction, des mesures de distances permettant la prise en compte du voisinage local et global des points sont dérivées. Une méthode de classification non supervisée qui combine les résultats de multiples partitionnements effectués sur les MSTs multi-enracinées est également proposée. Les méthodes proposées sont validées sur des benchmark et appliquées fia des données astrophysiquesThis thesis presents new data segmentation and data clustering methods applied to astrophysical data. A priori information such as the number of classes or the underlying data distribution is not necessarily known. Many classification methods in astrophysics community are based on a priori knowledges or on observations already realized on data. Classifications obtained will depend on these information and will be limited by the experts knowledge. The goal of developing clustering algorithms is to get rid of these limitations, to be able to potentially detect new classes. The main approach chosen in this thesis is the use of a graph built on the data : the Minimal Spanning Tree (MST). By connecting the points by segments we build a structure which encapsulates the being relations between each pair of points. We propose a method to estimate both the number and the position of clusters by exploring the connections of the MST built. A data partition is obtained by using this information to initialize some clustering algorithms. A new class of multi-rooted MSTs is introduced. From their construction, new distance measures are derived allowing to take into account both the local and global data neighborhood. A clustering method which combines results of multiple partitionments realized on the multi-rooted trees is also exposed. The methods proposed are validated on benchmarks and applied to astrophysical datasets
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Fontaine, Michaël Macaire Ludovic Postaire Jack-Gérard. « Segmentation non supervisée d'images couleur par analyse de la connexité des pixels ». [S.l.] : [s.n.], 2001. http://www.univ-lille1.fr/bustl-grisemine/pdf/extheses/50376-2001-305-306.pdf.
Texte intégral
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Gaillard, Pierre. « Apprentissage statistique de la connexité d'un nuage de points par modèle génératif : application à l'analyse exploratoire et la classification semi-supervisée ». Compiègne, 2008. http://www.theses.fr/2008COMP1767.
Texte intégralRésumé :
Dans cette thèse, nous présentons un modèle statistique permettant d'extraire la connexité des variétés structurantes d'un ensemble de points. Ce modèle combine des approches statistiques et géométriques en définissant un modèle de mélange gaussien construit à partir d'un graphe. A partir de ce graphe génératif, nous proposons et évaluons des méthodes d'analyses exploratoires et de classification non-supervisée et semi-superviséeIn this work, we propose a statistical model to learn the connectedness of a set of points. This model combine geometrical and statistical approaches by defining a mixture model based on a graph. From this generative graph, we propose and evaluate methods and algorithms to analyse the set of points and to realize semi-supervised learning
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Gan, Changquan. « Une approche de classification non supervisée basée sur la notion des K plus proches voisins ». Compiègne, 1994. http://www.theses.fr/1994COMP765S.
Texte intégralRésumé :
La classification non supervisée a pour objectif de définir dans un ensemble de données des classes permettant de caractériser la structure interne des données. C’est une technique très utile dans de nombreux domaines technologiques comme en diagnostic des systèmes complexes (pour la mise en évidence de modes de fonctionnement) et en vision par ordinateur (pour la segmentation d'image). Les méthodes traditionnelles de la classification non supervisée présentent plusieurs problèmes en pratique, par exemple, la nécessité de préfixer le nombre de classes, le manque de stratégie appropriée pour le réglage de paramètres et la difficulté de valider le résultat obtenu. Dans cette thèse nous tentons d'apporter une solution à ces problèmes en développant une nouvelle approche basée sur la notion des K plus proches voisins. Alliant la détection de mode et la recherche de graphe reflétant la proximité des données, cette approche identifie d'abord les centres de classe, puis construit une classe autour de chaque centre. Elle n'emploie aucune connaissance a priori sur les données et ne possède qu'un seul paramètre. Une stratégie de réglage de ce paramètre a été établie après une étude théorique et une analyse expérimentale. L’idée est de rechercher la stabilité du résultat de classification. Des tests présentés dans ce mémoire montrent une bonne performance de l'approche proposée ; elle est libre d'hypothèse sur la nature des données, relativement robuste et facile à utiliser
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Corneli, Marco. « Dynamic stochastic block models, clustering and segmentation in dynamic graphs ». Thesis, Paris 1, 2017. http://www.theses.fr/2017PA01E012/document.
Texte intégralRésumé :
Cette thèse porte sur l’analyse de graphes dynamiques, définis en temps discret ou continu. Nous introduisons une nouvelle extension dynamique du modèle a blocs stochastiques (SBM), appelée dSBM, qui utilise des processus de Poisson non homogènes pour modéliser les interactions parmi les paires de nœuds d’un graphe dynamique. Les fonctions d’intensité des processus ne dépendent que des classes des nœuds comme dans SBM. De plus, ces fonctions d’intensité ont des propriétés de régularité sur des intervalles temporels qui sont à estimer, et à l’intérieur desquels les processus de Poisson redeviennent homogènes. Un récent algorithme d’estimation pour SBM, qui repose sur la maximisation d’un critère exact (ICL exacte) est ici adopté pour estimer les paramètres de dSBM et sélectionner simultanément le modèle optimal. Ensuite, un algorithme exact pour la détection de rupture dans les séries temporelles, la méthode «pruned exact linear time» (PELT), est étendu pour faire de la détection de rupture dans des données de graphe dynamique selon le modèle dSBM. Enfin, le modèle dSBM est étendu ultérieurement pour faire de l’analyse de réseau textuel dynamique. Les réseaux sociaux sont un exemple de réseaux textuels: les acteurs s’échangent des documents (posts, tweets, etc.) dont le contenu textuel peut être utilisé pour faire de la classification et détecter la structure temporelle du graphe dynamique. Le modèle que nous introduisons est appelé «dynamic stochastic topic block model» (dSTBM)This thesis focuses on the statistical analysis of dynamic graphs, both defined in discrete or continuous time. We introduce a new extension of the stochastic block model (SBM) for dynamic graphs. The proposed approach, called dSBM, adopts non homogeneous Poisson processes to model the interaction times between pairs of nodes in dynamic graphs, either in discrete or continuous time. The intensity functions of the processes only depend on the node clusters, in a block modelling perspective. Moreover, all the intensity functions share some regularity properties on hidden time intervals that need to be estimated. A recent estimation algorithm for SBM, based on the greedy maximization of an exact criterion (exact ICL) is adopted for inference and model selection in dSBM. Moreover, an exact algorithm for change point detection in time series, the "pruned exact linear time" (PELT) method is extended to deal with dynamic graph data modelled via dSBM. The approach we propose can be used for change point analysis in graph data. Finally, a further extension of dSBM is developed to analyse dynamic net- works with textual edges (like social networks, for instance). In this context, the graph edges are associated with documents exchanged between the corresponding vertices. The textual content of the documents can provide additional information about the dynamic graph topological structure. The new model we propose is called "dynamic stochastic topic block model" (dSTBM).Graphs are mathematical structures very suitable to model interactions between objects or actors of interest. Several real networks such as communication networks, financial transaction networks, mobile telephone networks and social networks (Facebook, Linkedin, etc.) can be modelled via graphs. When observing a network, the time variable comes into play in two different ways: we can study the time dates at which the interactions occur and/or the interaction time spans. This thesis only focuses on the first time dimension and each interaction is assumed to be instantaneous, for simplicity. Hence, the network evolution is given by the interaction time dates only. In this framework, graphs can be used in two different ways to model networks. Discrete time […] Continuous time […]. In this thesis both these perspectives are adopted, alternatively. We consider new unsupervised methods to cluster the vertices of a graph into groups of homogeneous connection profiles. In this manuscript, the node groups are assumed to be time invariant to avoid possible identifiability issues. Moreover, the approaches that we propose aim to detect structural changes in the way the node clusters interact with each other. The building block of this thesis is the stochastic block model (SBM), a probabilistic approach initially used in social sciences. The standard SBM assumes that the nodes of a graph belong to hidden (disjoint) clusters and that the probability of observing an edge between two nodes only depends on their clusters. Since no further assumption is made on the connection probabilities, SBM is a very flexible model able to detect different network topologies (hubs, stars, communities, etc.)
Livres sur le sujet "Analyse supervisée de graphes"
1
Whittaker, J. Graphical models in applied multivariate statistics. Chichester [England] : Wiley, 1990.
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2
Classification and regression trees. New York, N.Y : Chapman & Hall, 1993.
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5
(Foreword), L. Accardi, dir. Quantum Probability and Spectral Analysis of Graphs (Theoretical and Mathematical Physics). Springer, 2007.
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6
Balakrishnan, R., et Xuding Zhu. Combinatorial Nullstellensatz : With Applications to Graph Colouring. Taylor & Francis Group, 2021.
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7
Balakrishnan, R., et Xuding Zhu. Combinatorial Nullstellensatz : With Applications to Graph Colouring. Taylor & Francis Group, 2021.
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8
Hora, Akihito, L. Accardi et Nobuaki Obata. Quantum Probability and Spectral Analysis of Graphs. Springer London, Limited, 2007.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Analyse supervisée de graphes"
1
Suso, Albert, Pau Riba, Oriol Ramos Terrades et Josep Lladós. « A Self-supervised Inverse Graphics Approach for Sketch Parametrization ». Dans Document Analysis and Recognition – ICDAR 2021 Workshops, 28–42. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86198-8_3.
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2
Du, Jiangshan, Liping Zheng et Jun Shi. « Graph Embedding Discriminant Analysis and Semi-Supervised Extension for Face Recognition ». Dans Image and Graphics Technologies and Applications, 57–73. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-33-6033-4_5.
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3
de Vriendt, Marianne, Philip Sellars et Angelica I. Aviles-Rivero. « The GraphNet Zoo : An All-in-One Graph Based Deep Semi-supervised Framework for Medical Image Classification ». Dans Uncertainty for Safe Utilization of Machine Learning in Medical Imaging, and Graphs in Biomedical Image Analysis, 187–97. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60365-6_18.
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4
Diago Ferrer, L. « An Analysis of Supervised Practical Work as a Didactic Methodology in the Subject of Graphic Expression in Engineering ». Dans Advances on Mechanics, Design Engineering and Manufacturing II, 722–31. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-12346-8_70.
Texte intégral
5
LIU, Sicong, Francesca BOVOLO, Lorenzo BRUZZONE, Qian DU et Xiaohua TONG. « Détection non supervisée des changements dans des images multitemporelles ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 5–40. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch1.
Texte intégralRésumé :
Dans ce chapitre, nous nous concentrons sur le problème de la détection non supervisée de changements dans les images multitemporelles multispectrales. En particulier, nous examinons et analysons la représentation des changements spectraux-spatiaux pour traiter le problème important de la détection multiclasse de changements. À cette fin, deux approches sont développées, à savoir une analyse morphologique multi-échelles de vecteurs de changements compressés et une détection multi-classes au niveau des superpixels.
6
ATTO, Abdourrahmane M., Fatima KARBOU, Sophie GIFFARD-ROISIN et Lionel BOMBRUN. « Clustering fonctionnel de séries d’images par entropies relatives ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 121–38. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch4.
Texte intégralRésumé :
Ce chapitre traite l'extraction d'attributs à partir d'ondelettes et de filtres ConvNet (réseaux de neurones à convolution) pour l'analyse non supervisée de séries chronologiques d'images. Nous exploitons les capacités des ondelettes et des filtres neuro-convolutifs à capturer des propriétés d'invariance non-triviales, ainsi que les nouvelles solutions de centroïdes proposées dans ce chapitre, pour l'analyse d'attributs de hauts niveaux par entropie relative. La détection d'anomalies et le clustering fonctionnel d'évolution sont développés à partir de ce cadre.
7
« Supervised Classification ». Dans Interactive and Dynamic Graphics for Data Analysis, 63–101. New York, NY : Springer New York, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-71762-3_4.
Texte intégral
8
Hai-Jew, Shalin. « Applied Analytical “Distant Reading” using NVivo 11 Plus™ ». Dans Social Media Data Extraction and Content Analysis, 159–201. IGI Global, 2017. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-5225-0648-5.ch007.
Texte intégralRésumé :
NVivo 11 Plus, a qualitative data analysis software tool, enables some types of “distant reading” albeit within the text data processing limits of the desktop machine. Some “distant reading” applications include the following: (1) word frequency counts (visualized as word clouds, tree maps, cluster analyses graphs, dendrograms, and ring graphs/circle graphs), (2) text searches (as word trees), (3) theme and sub-theme extractions (as bar charts), (4) matrix queries (as various types of data visualizations), (5) sentiment analyses (as bar charts, hierarchical treemaps, hierarchical sunburst diagrams, and text sets), (6) autocoding by existing pattern, and (7) geolocational mapping. While “distant reading” is still evolving, these unsupervised and semi-supervised machine reading approaches broaden the capabilities of researchers and may serve as a bridge to even more complex distant reading methods.
9
PHAM, Minh-Tan, et Grégoire MERCIER. « Détection de changements sur les graphes de séries SAR ». Dans Détection de changements et analyse des séries temporelles d’images 1, 183–219. ISTE Group, 2022. http://dx.doi.org/10.51926/iste.9056.ch7.
Texte intégralRésumé :
Nous proposons d'exploiter l'interaction entre des points-clés/caractéristiques dans un modèle de graphe pondéré pour développer une nouvelle méthode de suivi de texture afin de traiter la tâche de détection de changements. Dans ce chapitre, nous montrons que les points-clés d'extrema locaux sont susceptibles de capturer les informations radiométriques et contextuelles importantes de l'image. Leur interaction peut être codée par un modèle de graphe basé sur leurs mesures de similarité, qui ne néessitent que des petits patchs de pixels autour des point&-clés. Qui plus est, le graphe construit est capable de caractériser à la fois des informations d'intensité et de géométrie à partir du contenu d'images, donc pertinentes pour le suivi de texture. À cette fin, si un graphe est construit à partir d'une des deux images SAR, le niveau de changement entre celle&-ci peut être mesuré d'après le degré auquel l'information de l'autre image reste conforme à la structure du graphe en question. Cette remarque conduit à notre stratégie proposée de suivi de texture pour la détection de changements.
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Xu, Tiange, et Fu Zhang. « A Brief Review of Relation Extraction Based on Pre-Trained Language Models ». Dans Fuzzy Systems and Data Mining VI. IOS Press, 2020. http://dx.doi.org/10.3233/faia200755.
Texte intégralRésumé :
Relation extraction is to extract the semantic relation between entity pairs in text, and it is a key point in building Knowledge Graphs and information extraction. The rapid development of deep learning in recent years has resulted in rich research results in relation extraction tasks. At present, the accuracy of relation extraction tasks based on pre-trained language models such as BERT exceeds the methods based on Convolutional or Recurrent Neural Networks. This review mainly summarizes the research progress of pre-trained language models such as BERT in supervised learning and distant supervision relation extraction. In addition, the directions for future research and some comparisons and analyses are discussed in our whole survey. The survey may help readers understand and catch some key techniques about the issue, and identify some future research directions.
Actes de conférences sur le sujet "Analyse supervisée de graphes"
1
Huang, Zhichao, Xutao Li, Yunming Ye et Michael K. Ng. « MR-GCN : Multi-Relational Graph Convolutional Networks based on Generalized Tensor Product ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/175.
Texte intégralRésumé :
Graph Convolutional Networks (GCNs) have been extensively studied in recent years. Most of existing GCN approaches are designed for the homogenous graphs with a single type of relation. However, heterogeneous graphs of multiple types of relations are also ubiquitous and there is a lack of methodologies to tackle such graphs. Some previous studies address the issue by performing conventional GCN on each single relation and then blending their results. However, as the convolutional kernels neglect the correlations across relations, the strategy is sub-optimal. In this paper, we propose the Multi-Relational Graph Convolutional Network (MR-GCN) framework by developing a novel convolution operator on multi-relational graphs. In particular, our multi-dimension convolution operator extends the graph spectral analysis into the eigen-decomposition of a Laplacian tensor. And the eigen-decomposition is formulated with a generalized tensor product, which can correspond to any unitary transform instead of limited merely to Fourier transform. We conduct comprehensive experiments on four real-world multi-relational graphs to solve the semi-supervised node classification task, and the results show the superiority of MR-GCN against the state-of-the-art competitors.
2
Ju, Wei, Xiao Luo, Meng Qu, Yifan Wang, Chong Chen, Minghua Deng, Xian-Sheng Hua et Ming Zhang. « TGNN : A Joint Semi-supervised Framework for Graph-level Classification ». Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/295.
Texte intégralRésumé :
This paper studies semi-supervised graph classification, a crucial task with a wide range of applications in social network analysis and bioinformatics. Recent works typically adopt graph neural networks to learn graph-level representations for classification, failing to explicitly leverage features derived from graph topology (e.g., paths). Moreover, when labeled data is scarce, these methods are far from satisfactory due to their insufficient topology exploration of unlabeled data. We address the challenge by proposing a novel semi-supervised framework called Twin Graph Neural Network (TGNN). To explore graph structural information from complementary views, our TGNN has a message passing module and a graph kernel module. To fully utilize unlabeled data, for each module, we calculate the similarity of each unlabeled graph to other labeled graphs in the memory bank and our consistency loss encourages consistency between two similarity distributions in different embedding spaces. The two twin modules collaborate with each other by exchanging instance similarity knowledge to fully explore the structure information of both labeled and unlabeled data. We evaluate our TGNN on various public datasets and show that it achieves strong performance.
3
Li, Jian, Yong Liu, Rong Yin et Weiping Wang. « Approximate Manifold Regularization : Scalable Algorithm and Generalization Analysis ». Dans Twenty-Eighth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-19}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2019. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2019/400.
Texte intégralRésumé :
Graph-based semi-supervised learning is one of the most popular and successful semi-supervised learning approaches. Unfortunately, it suffers from high time and space complexity, at least quadratic with the number of training samples. In this paper, we propose an efficient graph-based semi-supervised algorithm with a sound theoretical guarantee. The proposed method combines Nystrom subsampling and preconditioned conjugate gradient descent, substantially improving computational efficiency and reducing memory requirements. Extensive empirical results reveal that our method achieves the state-of-the-art performance in a short time even with limited computing resources.
4
Fei Wang, Xin Wang et Tao Li. « Beyond the graphs : Semi-parametric semi-supervised discriminant analysis ». Dans 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw.2009.5206675.
Texte intégral
5
Wang, Fei, Xin Wang et Tao Li. « Beyond the graphs : Semi-parametric semi-supervised discriminant analysis ». Dans 2009 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPR Workshops). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr.2009.5206675.
Texte intégral
6
Gao, Haoyuan, Liansheng Zhuang et Nenghai Yu. « A New Graph Constructor for Semi-supervised Discriminant Analysis via Group Sparsity ». Dans Graphics (ICIG). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/icig.2011.82.
Texte intégral
7
Benato, Bárbara C., Alexandru C. Telea et Alexandre X. Falcão. « Semi-Automatic Data Annotation guided by Feature Space Projection ». Dans Conference on Graphics, Patterns and Images. Sociedade Brasileira de Computação, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2020.12976.
Texte intégralRésumé :
Data annotation using visual inspection (supervision) of each training sample can be laborious. Interactive solutions alleviate this by helping experts propagate labels from a few supervised samples to unlabeled ones based solely on the visual analysis of their feature space projection (with no further sample supervision). We present a semi-automatic data annotation approach based on suitable feature space projection and semi-supervised label estimation. We validate our method on the popular MNIST dataset and on images of human intestinal parasites with and without fecal impurities, a large and diverse dataset that makes classification very hard. We evaluate two approaches for semi-supervised learning from the latent and projection spaces, to choose the one that best reduces user annotation effort and also increases classification accuracy on unseen data. Our results demonstrate the added-value of visual analytics tools that combine complementary abilities of humans and machines for more effective machine learning.
8
Dos Santos, Fernando Pereira, et Moacir Antonelli Ponti. « Features transfer learning for image and video recognition tasks ». Dans Conference on Graphics, Patterns and Images. Sociedade Brasileira de Computação, 2020. http://dx.doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2020.12980.
Texte intégralRésumé :
Feature transfer learning aims to reuse knowledge previously acquired in some source dataset to apply it in another target data and/or task. A requirement for the transfer of knowledge is the quality of feature spaces obtained, in which deep learning methods are widely applied since those provide discriminative and general descriptors. In this context, the main questions include: what to transfer; how to transfer; and when to transfer. Hence, we address these questions through distinct learning paradigms, transfer learning techniques, and several datasets and tasks. Therefore, our contributions are: an analysis of multiple descriptors contained in supervised deep networks; a new generalization metric that can be applied to any model and evaluation system; and a new architecture with a loss function for semi-supervised deep networks, in which all available data provide the learning.
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Tian, Qingwen, Shixing Zhou, Yu Cheng, Jianxia Chen, Yi Gao et Shuijing Zhang. « Curriculum Semantic Retrieval System based on Distant Supervision ». Dans 7th International Conference on Software Engineering and Applications (SOFEA 2021). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2021. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2021.111603.
Texte intégralRésumé :
Knowledge Graph is a semantic network that reveals the relationship between entities, which construction is to describe various entities, concepts and their relationships in the real world. Since knowledge graph can effectively reveal the relationship between the different knowledge items, it has been widely utilized in the intelligent education. In particular, relation extraction is the critical part of knowledge graph and plays a very important role in the construction of knowledge graph. According to the different magnitude of data labeling, entity relationship extraction tasks of deep learning can be divided into two categories: supervised and distant supervised. Supervised learning approaches can extract effective entity relationships. However, these approaches rely on labeled data heavily resulting in the time-consuming and laborconsuming. The distant supervision approach is widely concerned by researchers because it can generate the entity relation extraction automatically. However, the development and application of the distant supervised approach has been seriously hindered due to the noises, lack of information and disequilibrium in the relation extraction tasks. Inspired by the above analysis, the paper proposes a novel curriculum points relationship extraction model based on the distant supervision. In particular, firstly the research of the distant supervised relationship extraction model based on the sentence bag attention mechanism to extract the relationship of curriculum points. Secondly, the research of knowledge graph construction based on the knowledge ontology. Thirdly, the development of curriculum semantic retrieval platform based on Web. Compared with the existing advanced models, the AUC of this system is increased by 14.2%; At the same time, taking "big data processing" course in computer field as an example, the relationship extraction result with F1 value of 88.1% is realized. The experimental results show that the proposed model provides an effective solution for the development and application of knowledge graph in the field of intelligent education.
10
Kan, Kevin C., et Greg A. Jamieson. « Ecological Interface Design for a Water Monitoring Decision Aid ». Dans ASME 2012 11th Biennial Conference on Engineering Systems Design and Analysis. American Society of Mechanical Engineers, 2012. http://dx.doi.org/10.1115/esda2012-82648.
Texte intégralRésumé :
In joint human-automation systems, operators must often supervise the automation and adapt their reliance upon it based on judgments of its context-specific reliability. For this to occur, operators should trust the automation appropriately. In the design of a water monitoring decision aid’s display, Ecological Interface Design was used to satisfy design guidelines for supporting appropriate trust. Display evaluation focused on a graphic form that made the aid’s use of the Dempster-Shafer theory directly perceptible. The display was evaluated using a signal detection theory-based approach that measured reliance on automation. Results indicated that the ecological display yielded less appropriate reliance and poorer performance than a conventional display for a highly reliable decision aid. However, the experimental task prevented participants from adapting to the aid’s context-specific reliabilities, reducing the degree to which reliance behaviour could be studied. A subsequent study is proposed to further study the effects of ecological displays on automation reliance.