Extraction d'Outliers dans des Cube 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.
Type de document :
Communication dans un congrès
Revue des Nouvelles Technologies de l'Information. EDA'07 : Entrepôts de Données et Analyse en ligne, Jun 2007, Poitiers, pp.113-130, 2007
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Contributeur : Marc Plantevit <>
Soumis le : jeudi 26 juillet 2007 - 10:54:29
Dernière modification le : vendredi 19 octobre 2018 - 01:14:13
Document(s) archivé(s) le : jeudi 8 avril 2010 - 19:38:39

Identifiants

  • HAL Id : lirmm-00165441, version 1

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Citation

Marc Plantevit, Anne Laurent, Maguelonne Teisseire. Extraction d'Outliers dans des Cube de Données : une Aide à la Navigation. Revue des Nouvelles Technologies de l'Information. EDA'07 : Entrepôts de Données et Analyse en ligne, Jun 2007, Poitiers, pp.113-130, 2007. 〈lirmm-00165441〉

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