A Multi-Scale Process for Mining and Abstracting Environmental Spatio-temporal Graphs
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Publications
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Neural Pattern Mining in Spatiotemporal Multigraphs: A Pan-European Land-Use Study
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Vers un cadre conceptuel pour l'extraction, l'appariement et l'exploration visuelle de motifs dans les multigraphes spatio-temporels environnementaux
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Amélioration de Multi-SPMiner par des mécanismes attentionnels pour une extraction robuste de motifs fréquents
Assaad Oussama Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Deep QMiner: Towards a Generalized Deep Q-Learning Approach for Graph Pattern Mining
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Extraction de motifs spatio-temporels fréquents dans les données Corine Land Cover
Assaad Oussama Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Représentation et analyse de l'évolution des territoires agricoles par un graphe spatio-temporel.
Aurélie Leborgne, Ezriel Steinberg, Florence Le Ber, Stella Marc-Zwecker
2024
HAL
Deep learning on spatiotemporal graphs: a systematic review, methodological landscape, and research opportunities
Assaad Oussama Zeghina, Aurelie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Representation and Analysis of the Evolution of Agricultural Territories by a Spatio-temporal Graph
Aurélie Leborgne, Ezriel Steinberg, Florence Le Ber, Stella Marc-Zwecker
2024
HAL
Multi-SPMiner : un framework d'apprentissage profond pour l'extraction de motifs fréquents dans des multi-graphes avec application aux graphes spatio-temporels
Assaad Zeghina, Aurélie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant
Multi-SPMiner: A Deep Learning Framework for Multi-Graph Frequent Pattern Mining with Application to spatiotemporal Graphs
Assaad Oussama Zeghina, Aurelie Leborgne, Florence Le Ber, Antoine Vacavant