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Conference papers
Motifs Séquentiels Flous : Un Peu, Beaucoup, Passionnément
Résumé : La plupart des bases de données issues du monde réel sont constituées de données numériques et historiées (données de capteurs, données scientifiques, données démographiques). Dans ce cadre les algorithmes d'extraction de motifs séquentiels, s'ils sont adaptés au caractère temporel des données ne permettent pas le traitement de données numériques. es données sont alors pré-traitées pour les transformer en données binaire, ce qui entraîne une perte d'information. Des algorithmes ont donc été proposés pour traiter les données numériques sous forme d'intervalles et d'intervalles flous notamment. En ce qui concerne la recherche de motifs séquentiels fondée sur des intervalles flous, les deux méthodes de la littérature ne sont pas satisfaisantes car incomplètes soit dans le traitement des séquences soit dans le calcul du support. Dans cet article, nous proposons donc trois méthodes d'extraction de motifs séquentiels flous {SPEEDYFUZZY, MINIFUZZY et TOTALLYFUZZY) et en détaillons les algorithmes sous-jacents en soulignant les différents niveaux de fuzzification. Ces algorithmes sont implémentés et évalués à travers différentes expérimentations menées sur des jeux de tests synthétiques.
https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00106089
Contributor : Christine Carvalho de Matos <>
Submitted on : Saturday, September 21, 2019 - 12:03:03 PM
Last modification on : Monday, November 30, 2020 - 2:36:03 PM
Long-term archiving on: : Sunday, February 9, 2020 - 3:41:42 AM
Contributor : Christine Carvalho de Matos <>
Submitted on : Saturday, September 21, 2019 - 12:03:03 PM
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1000357.pdf
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