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Extraction d'outliers dans des cubes de données : une aide à la navigation

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 : La recherche d'algorithmes d'extraction de connaissances à partir de cubes de données est un domaine actuellement très actif qui trouve de très nombreuses applications dans les entrepôts de données disponibles maintenant dans la plupart des entreprises et milieux scientifiques (biologie, santé, etc.). Nous nous intéressons ici à l'extraction de comportements atypiques (dénommés outliers) dans de tels cubes de données quand l'utilisateur veut identifier des séquences anormales. Par exemple, un directeur marketing aimerait savoir quelle zone géographique ne suit pas le même comportement que les autres afin de pouvoir y remédier. Pour ce faire, nous définissons une mesure de similarité capable d'appréhender de telles données complexes et définissons les algorithmes associés que nous avons testés sur différentes bases. Notons que nous considérons des cubes de données très denses, ce qui complexifie le problème de l'extraction.
Document type :
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https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-00165441
Contributor : Marc Plantevit <>
Submitted on : Thursday, July 26, 2007 - 10:54:29 AM
Last modification on : Friday, April 2, 2021 - 8:46:04 AM
Long-term archiving on: : Thursday, April 8, 2010 - 7:38:39 PM

Identifiers

  • HAL Id : lirmm-00165441, version 1

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Citation

Marc Plantevit, Anne Laurent, Maguelonne Teisseire. Extraction d'outliers dans des cubes de données : une aide à la navigation. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information, Editions RNTI, 2007, Entrepôts de Données et Analyse (EDA 2007), RNTI-B-3, pp.113-130. ⟨lirmm-00165441⟩

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