Des Motifs Séquentiels Généralisés aux Contraintes de Temps Etendues

Résumé : Dans de nombreux domaines, la recherche de connaissances tempo-relles est très appréciée. Des techniques ont été proposées aussi bien en fouille de données qu'en apprentissage, afin d'extraire et de gérer de telles connaissances, en les associant également à la spécification de contraintes temporelles (e.g.: fe-nêtre temporelle maximale), notamment dans le contexte de la recherche de motifs séquentiels. Cependant, ces contraintes sont souvent trop rigides ou néces-sitent une bonne connaissance du domaine pour ne pas extraire des informations erronées. C'est pourquoi nous proposons une approche basée sur la construction de graphes de séquences afin de prendre en compte des contraintes de temps plus souples. Ces contraintes sont relâchées par rapport aux contraintes de temps précédemment proposées. Elles permettent donc d'extraire plus de motifs per-tinents. Afin de guider l'analyse des motifs obtenus, nous proposons également un niveau de précision des contraintes temporelles pour les motifs extraits.
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Contributor : Martine Peridier <>
Submitted on : Friday, September 20, 2019 - 4:03:01 PM
Last modification on : Monday, September 23, 2019 - 6:13:18 PM

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  • HAL Id : lirmm-00106902, version 1

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Céline Fiot, Anne Laurent, Maguelonne Teisseire. Des Motifs Séquentiels Généralisés aux Contraintes de Temps Etendues. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2006, Lille, France. pp.603-614. ⟨lirmm-00106902⟩

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