Etude comportementale des mesures d'intérêt d'extraction de connaissances

Behavioral study of interestingness measures of knowledge extraction

• Auteur / Autrice : Dhouha Grissa
• Direction : Engelbert Mephu-Nguifo, Sadok Ben Yahia
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 02/12/2013
• Etablissement(s) : Clermont-Ferrand 2 en cotutelle avec Université de Tunis El Manar
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes
• Jury : Président / Présidente : Mohamed Mohsen Gammoudi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean Diatta, Amel Borgi, Richard Emilion, Sylvie Guillaume
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean Diatta, Amel Borgi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Exploration de données

Mots clés libres

Extraction de Connaissances à partir des Données (ECD)

Mesures d’intérêt

Propriétés formelles

Règles d’association

Classification non supervisée

Analyse factorielle booléenne

Knowledge Discovery from Databases (KDD)

Interestingness measures

Formal properties

Association rules

Clustering

Boolean factor analysis

Résumé

La recherche de règles d’association intéressantes est un domaine important et actif en fouille de données. Puisque les algorithmes utilisés en extraction de connaissances à partir de données (ECD), ont tendance à générer un nombre important de règles, il est difficile à l’utilisateur de sélectionner par lui même les connaissances réellement intéressantes. Pour répondre à ce problème, un post-filtrage automatique des règles s’avère essentiel pour réduire fortement leur nombre. D’où la proposition de nombreuses mesures d’intérêt dans la littérature, parmi lesquelles l’utilisateur est supposé choisir celle qui est la plus appropriée à ses objectifs. Comme l’intérêt dépend à la fois des préférences de l’utilisateur et des données, les mesures ont été répertoriées en deux catégories : les mesures subjectives (orientées utilisateur ) et les mesures objectives (orientées données). Nous nous focalisons sur l’étude des mesures objectives. Néanmoins, il existe une pléthore de mesures objectives dans la littérature, ce qui ne facilite pas le ou les choix de l’utilisateur. Ainsi, notre objectif est d’aider l’utilisateur, dans sa problématique de sélection de mesures objectives, par une approche par catégorisation. La thèse développe deux approches pour assister l’utilisateur dans sa problématique de choix de mesures objectives : (1) étude formelle suite à la définition d’un ensemble de propriétés de mesures qui conduisent à une bonne évaluation de celles-ci ; (2) étude expérimentale du comportement des différentes mesures d’intérêt à partir du point de vue d’analyse de données. Pour ce qui concerne la première approche, nous réalisons une étude théorique approfondie d’un grand nombre de mesures selon plusieurs propriétés formelles. Pour ce faire, nous proposons tout d’abord une formalisation de ces propriétés afin de lever toute ambiguïté sur celles-ci. Ensuite, nous étudions, pour différentes mesures d’intérêt objectives, la présence ou l’absence de propriétés caractéristiques appropriées. L’évaluation des mesures est alors un point de départ pour une catégorisation de celle-ci. Différentes méthodes de classification ont été appliquées : (i) méthodes sans recouvrement (CAH et k-moyennes) qui permettent l’obtention de groupes de mesures disjoints, (ii) méthode avec recouvrement (analyse factorielle booléenne) qui permet d’obtenir des groupes de mesures qui se chevauchent. Pour ce qui concerne la seconde approche, nous proposons une étude empirique du comportement d’une soixantaine de mesures sur des jeux de données de nature différente. Ainsi, nous proposons une méthodologie expérimentale, où nous cherchons à identifier les groupes de mesures qui possèdent, empiriquement, un comportement semblable. Nous effectuons par la suite une confrontation avec les deux résultats de classification, formel et empirique dans le but de valider et mettre en valeur notre première approche. Les deux approches sont complémentaires, dans l’optique d’aider l’utilisateur à effectuer le bon choix de la mesure d’intérêt adaptée à son application.

The search for interesting association rules is an important and active field in data mining. Since knowledge discovery from databases used algorithms (KDD) tend to generate a large number of rules, it is difficult for the user to select by himself the really interesting knowledge. To address this problem, an automatic post-filtering rules is essential to significantly reduce their number. Hence, many interestingness measures have been proposed in the literature in order to filter and/or sort discovered rules. As interestingness depends on both user preferences and data, interestingness measures were classified into two categories : subjective measures (user-driven) and objective measures (data-driven). We focus on the study of objective measures. Nevertheless, there are a plethora of objective measures in the literature, which increase the user’s difficulty for choosing the appropriate measure. Thus, our goal is to avoid such difficulty by proposing groups of similar measures by means of categorization approaches. The thesis presents two approaches to assist the user in his problematic of objective measures choice : (1) formal study as per the definition of a set of measures properties that lead to a good measure evaluation ; (2) experimental study of the behavior of various interestingness measures from data analysispoint of view. Regarding the first approach, we perform a thorough theoretical study of a large number of measures in several formal properties. To do this, we offer first of all a formalization of these properties in order to remove any ambiguity about them. We then study for various objective interestingness measures, the presence or absence of appropriate characteristic properties. Interestingness measures evaluation is therefore a starting point for measures categorization. Different clustering methods have been applied : (i) non overlapping methods (CAH and k-means) which allow to obtain disjoint groups of measures, (ii) overlapping method (Boolean factor analysis) that provides overlapping groups of measures. Regarding the second approach, we propose an empirical study of the behavior of about sixty measures on datasets with different nature. Thus, we propose an experimental methodology, from which we seek to identify groups of measures that have empirically similar behavior. We do next confrontation with the two classification results, formal and empirical in order to validate and enhance our first approach. Both approaches are complementary, in order to help the user making the right choice of the appropriate interestingness measure to his application.