Extraction de Séquences Multidimensionnelles Convergentes et Divergentes

Marc Plantevit 1 Anne Laurent 1 Maguelonne Teisseire 1
1 TATOO - Fouille de données environnementales
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : Les motifs séquentiels sont un domaine de la fouille de données très étudié depuis leur introduction par Agrawal et Srikant. Même s'il existe de nombreux travaux (algorithmes, domaines d'application), peu d'entre eux se situent dans un contexte multidimensionnel avec la prise en compte de ses spécificités : plusieurs dimensions, relations hiérarchiques entre les éléments de chaque dimension, etc. Dans cet article, nous proposons une méthode originale pour extraire des connaissances multidimensionnelles définies sur plusieurs niveaux de hiérarchies mais selon un certain point de vue : du général au particulier ou vice et versa. Nous définissons ainsi le concept de séquences multidimensionnelles convergentes ou divergentes ainsi que l'algorithme associé, M2S_CD, basé sur le paradigme "pattern growth". Des expérimentations, sur des jeux de données synthétiques et réelles, montrent l'intérêt de notre approche aussi bien en terme de robustesse des algorithmes que de pertinence des motifs extraits.
Type de document :
Communication dans un congrès
RNTI. EGC'07 : 7èmes Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Jan 2007, Namur, Belgique, Cépaduès, 1, pp.283-295, 2007
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Contributeur : Marc Plantevit <>
Soumis le : mardi 6 mars 2007 - 13:17:21
Dernière modification le : vendredi 19 octobre 2018 - 01:14:14
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 13:35:57

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  • HAL Id : lirmm-00135028, version 1

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Marc Plantevit, Anne Laurent, Maguelonne Teisseire. Extraction de Séquences Multidimensionnelles Convergentes et Divergentes. RNTI. EGC'07 : 7èmes Journées Francophones "Extraction et Gestion des Connaissances", Jan 2007, Namur, Belgique, Cépaduès, 1, pp.283-295, 2007. 〈lirmm-00135028〉

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