Recherche de motifs fréquents pour l'extraction de règles d'association et de caractérisation

Mining frequent patterns for the discovery of association and characterization rules

• Auteur / Autrice : Ansaf Salleb
• Direction : Christel Vrain
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Orléans

Mots clés

Mots clés contrôlés

Système d'information géographique

Exploration de données

Résumé

La fouille de données est un domaine de recherche en plein essor visant à extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'extraction de motifs fréquents dans les bases de données. Cette étape à la fois importante et coûteuse, est commune à plusieurs tâches de fouille de données. Parmi celles-ci, nous avons étudié la recherche de règles d'association et la recherche de règles de caractérisation, fondées l'une comme l'autre sur la recherche de motifs fréquents. D'une part, nous nous sommes intéressés à l'extraction de motifs fréquents dans des bases dites transactionnelles. Ces bases se présentent comme des multi-ensembles de transactions, où chaque transaction est constituée d'un ensemble d'items, appelé itemset. Nous proposons dans ce cadre une approche booléenne pour la recherche des itemsets fréquents. L'idée est de représenter une base de transactions par une fonction à variables booléennes et à valeurs entières. L'étude menée a non seulement montré l'efficacité de l'approche pour représenter et charger les bases de transactions denses en mémoire, mais aussi l'intérêt de l'utilisation de ce format condensé pour l'extraction des itemsets fréquents maximaux. D'autre part, l'extraction des motifs fréquents dans des bases de données représentant des objets et leurs relations, comme par exemple les bases de données relationnelles et géographiques, est un problème non trivial, étant donné la complexité de l'espace de recherche. Ceci nous a poussé à orienter nos recherches vers d'autres types de règles plus ciblées telles que les règles de caractérisation. Nous proposons un cadre général pour la caractérisation d'un ensemble d'objets, appelé ensemble 'cible', en nous basant non seulement sur leurs propriétés propres mais aussi sur les propriétés de tous les objets qui leur sont liés directement ou indirectement.