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Conference papers

Propositionnalisation Formelle et Fouille de Graphes

Michel Liquière 1
1 COCONUT - Agents, Apprentissage, Contraintes
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : Dans le cadre d'un mécanisme d'apprentissage relation- nel, la propositionnalisation formelle a pour but de trans former la description structurelle des exemples en une description propositionnelle équivalente. Cette équivalence n'est pas basée sur l'expressivité ou la syntaxe mais sur l'équivalence des possibilités de discrimination du langage propositionnel par rapport au langage structurel et ce pour les exemples utilisés. Cette formalisation permet une caractérisation précise des motifs à sélectionner. Dans ce but nous utilisons une méthode performante de fouille de graphes pour l'extraction de motifs qui sont dans ce cas des chemins et des arbres répétés dans un ensemble de graphes. Ces motifs sont alors fournis à une méthode incrémentale, au niveau de l'ajout des motifs, qui sélectionne les motifs pertinents. Une expérimentation sur un jeu de données est ensuite présentée pour valider l'approche d'un point de vue pratique.
Document type :
Conference papers
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https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00137048
Contributor : Michel Liquiere <>
Submitted on : Friday, March 16, 2007 - 2:47:18 PM
Last modification on : Saturday, October 12, 2019 - 6:29:49 PM
Long-term archiving on: : Friday, September 21, 2012 - 1:02:21 PM

File

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-00137048, version 1

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Citation

Michel Liquière. Propositionnalisation Formelle et Fouille de Graphes. RFIA: Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle, Jan 2006, Tours, France. pp.211-221. ⟨lirmm-00137048⟩

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