通过结合数字和语义处理实现巴德雷·贝拉贝斯引用此版本：巴德雷·贝拉贝斯结合数值和语义处理，实时自动检测异常计算机科学巴黎东部大学，2018年。英语NNT：2018PESC 2180。电话：02383586HAL Id：tel-02383586https://theses.hal.science/tel-023835862019年11月27日提交HAL是一个多学科的开放存取的弧形蜂巢，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否出版这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireU NIVERSITYUPARIS-EST十月之舞自动化检测异常的时间相关组合的训练数字与语义作者：Encadrant：Badre BELABBESSDr. Olivier CURBEEThèse souvenir en accord avec les exigencesrequises pour博士学校信息与通信数学与科学技术报告员：Pr Frédérique LAFOREST-圣艾蒂安电信 法国巴黎电信公司Albert BIFFET考官：Hubert NAACKE教授-皮埃尔-玛丽·居里大学主席：Pr Frédérique LAFOREST-圣艾蒂安电信2018年9月23日星期一v“胜利是最后的胜利”PlatonVII巴黎东部大学摘要博士学校信息与通信数学与科学技术博士文凭自动化检测异常的时间相关组合的训练数字与语义作者：Badre BELABBESSVIII信息系统隐含着异常检测的紧急性，在工业研究领域也同样适用此外，医疗（识别肿瘤）、金融（检测欺诈交易）、信息技术（检测入侵网络）和监测（检测污染情况）等领域也是重要的领域。L’apprentissage automatique propose un ensemble puissant d’approches quipeu- 同时，他代表了一个过程lourd有规则的严格，假设一个长期的清单tâchestellesquel'analyzeetlenettoyagededonnées ， laréductiondesdimensions，l' échantillonnage，la sétion des algorithmes，l 'optimisationdes hyper- paramètres，etc.他暗示了一个多专家的集体努力来寻找好的方法此外，Montrent sémantique monte 'il' il est possibilités ouverd 'huiparlemontemonte'ilestpossibledetirerpartidestechnologiesduwebafinderaisonnerintelligem-mentsurlesdonnéesbrutespourenextrairedel'informationàfortevaleurajoutée.由于缺乏系统，再加上数字化的方法和销售网络的技术，这构成了在这方面提出不同建议的主要动机。此外，所发现的异常情况并不重要，不需要对实际异常情况进行审查。实际上，外部信息的存在有助于在全球化背景下作出决定利用空间和社会网络来丰富社会背景。 Ces contextes spatio-temporels deviennent ainsi une par-tie intégrante de la detection des anomalieset doivent être traités en utilisant une approche Big Data.在这方面，我们提出了三个不同架构的系统，其中包括大数据生态系统的基本要素，temps-réel，web sé-mantique和自动化系统：• WAVES ： Plateforme Big Data d'analyze en temps réel des flux de données RDFcapturées à partir de réseaux denses de captured IoT.Son originalité tient danssacapacité à raisonner intelligemment sur des données brutes afin d'inférerdesinformationsimplicitesàpartird'informationsexplicitesetd'aiderdanslaprisededecision. 该平台在FUI项目的干部中被破坏，主要原因是在饮用水网络中发现异常。• RAMSSES：Systeme hybrid d'automatiquedontl'originalitéestdecombiningdesapproachesnumériquesavancéesainsiquedestechniquessémantiqueséprouvées. 他特别强调IXle lourd fardeau de• SCUUTER：智能“抓取网络”系统渗透到对象互联网上的单一化背景，同时利用网络上的空间信息Xi确认我再次感谢Atos的创新团队在最好的条件下支持我的博士项目，并在这3年里为我提供了所有必要的帮助。 我非常感谢我的导师。奥利维耶·库雷继续支持他耐心等他的建议。我很了解我的经理M。Gabriel Kepeklian为了他的记忆，他的记忆和他的智慧的传播。我认识到实验室的所有成员，他们保留了第一天获得的最佳成果，并为项目的发展做出了贡献 此外，我真诚地感谢你来到巴黎东部大学博士学院，为我提供了实现我的抱负的机会。在这三年的过程中，我遇到了那些为提高我的职业能力而做出贡献的杰出人士，他们在我的学校留下了一份难忘的纪念品和一次丰富的经历 我很感激我的同事和朋友TendryRan-drivala，Xiang Nan Ren，Jeremy Lhez，以及Zakaria Khattabi在这些不光彩的时刻和友谊。但我不能把我的爱和对困难的持续支持结合起来。 谢谢你让我走，并请你继续研究防御措施。谢谢妈妈为了他的爱和他的不忠。 感谢我的兄弟和我的家人帮助我实现梦想。XIII内容作者声明III摘要八鸣谢Xi图表一览表表19缩略语表1介绍11.1背景11.2动机21.3目标和贡献32Etat de2.1异常检测2.1.1Méthodes à Seuils修复52.1.2Méthodes à Seuils Dynamiques62.1.3Méthodes basées sur2.2Apprentissage en Profondeur82.3大数据2.4Traitement de flux de données112.5Web Sémantique132.5.1为什么会有这种感觉...............................................................................132.5.2Technologies du Web sémantique14概念14Langage de Requêtes162.6Systemes de Traitement de Flux Numériques182.6.1Apache Storm182.6.2Apache Spark192.6.3Spark streaming212.6.4Apache Flink212.6.5Google Cloud Dataflow23XIV2.6.6其他通量处理242.7System de Traitement de flux sémantiques243板状波273.1建筑：模块化，宽容辅助pannes，Temps réel273.1.1Modélisation Evenementielle et Temporelle303.2Cas3.2.1Jeux de Données323.2.2Modèle conceptuel et ontologie概念与本体论323.3Détection3.3.1Méthodologie方法学333.3.2Hypothèses假设343.3.3Implementation实施353.3.4Modèles Utilisés36Kmeans36DBScan36光学37聚类聚合37ROCK clustering373.4评价. 373.4.1Critères3.4.2Méthodologie方法学383.4.3Résultats du raisonnement393.5合成器404拉美西斯414.1Concepts et principes概念和原则414.2建筑学434.3Détection de valeurs aberrantes444.3.1Modèles de Séries Temporelles454.3.2Modèles de Valeurs Aberrantes464.4Sélection4.5Générateur de Requêtes Continues474.6汽车学徒504.6.1聚类分析504.6.2Sélééédémémes4.6.3学徒迭代f4.7评价554.7.1Methodologie方法学564.7.2Jeux de Données游戏564.7.3对聚类的评价574.7.4业绩评价60评估区域设置61XVEvaluation en mode Distribué634.7.5继续对申请人的评估654.8合成器674.8.1Récapitulatif674.8.2Pistes5Scouter695.1Concepts et principes概念和原则695.2架构705.3Combinaison de TAL et Web Sémantique725.3.1本体论725.3.2Extraction de Thèmes735.3.3主题相关性755.3.4情绪分析765.3.5Correspondance des Thèmes775.4Profilage Géographique785.4.1Méthodologie方法学785.4.2Outils Resssoul805.5评价825.5.1Analyses des Médias825.5.2Qualité des événements collectés845.5.3Profilage Géographique855.6合成器865.6.1Récapitulatif865.6.2Enseignements Tirés876结论896.1合成器896.2Enseignements tirés90A Exemples de Requêtes WAVES93BFichier de Configuration WAVES sous format.C Fichier de Configuration du Profilage103参考书目111XVII图目录2.1Cas2.2Example2.3Flux Sémantiques要求的语言比较172.4建筑风暴182.5建筑火花202.6工作流Spark Streaming212.7架构Apache Flink222.8架构Google Cloud Dataflow233.1Architecture Logique WAVES283.2WAVES29中的SPARQL请求示例3.3Extrait du Fichier de Configuration sous format.20093.4Modèle3.5Belgium 34区段内的用水示例3.6Topologie de Raisonnement WAVES354.1Lambda 42架构示例4.2RAMSSES Architecture434.3Processus de Détection de Valeurs Aberrantes464.4继续进行申请程序494.5雅虎59交通测量4.6Yahoo60用户流量直方图4.7合成数据集（特征1与特征2）614.8合成数据集特征1直方图624.9合成数据集特征2直方图624.10 使用不同算法的数据集的运行时间4.11 ML算法65的本地与集群运行时间4.12 基于流的查询生成665.1Architecture de Scouter715.2Extrait de5.3主题提取工作流程745.4主题相关性评估工作流程755.5Worfklow5.6主题对应工作流程78XVIII5.7Secretary de consommations de Versailles，superposés auxdonnées5.8地质剖面工作流程795.981型波剖面图的树形结构外轮廓5.10 Evènements Collectés et Stockés durant 9 heures835.11 德比特·卡夫卡83XIX表的列表3.1WAVES和C-SPARQL的精确度/召回率结果（a）s= 10 sen-s，（b）s= 50个传感器和（c）s= 100个传感器。.............................................393.2三、模型评价一览表. 404.1Liste des Jeux de Données574.2聚类结果634.3通过制定要求改善业绩664.4专家对酒庄的评价. 675.1Sources de Données de Scoring des Concepts825.2Temps de Traitement Scouter845.3Evaluation des Experts Métier专家评价845.4Performances des 3 Méthodes de Profilage86XXI缩略语列表电除尘器排气口S流处理TECTraitement d'EIoTInetrent ofT hingsRDF资源描述框架OWLWeb本体语言XML E可扩展标记语言RDD可靠的分布式数据集JVMJava虚拟机ACPA分析，以完成对KO KiloO ctets的分析GO GigaO ctetsMOM égaOctetsMSMilliSecondesRSPRdfS流处理TALTraitementA utomatique du Langage NaturelTLNTraitement du LangageN aturel
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