Extraction des règles séquentielles avec la contrainte de taille de fenêtre (L’algorithme TRuleGrowth)
Loading...
Date
2018
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE
Abstract
Ce travail s’inscrit dans le domaine de la fouille de données, qui est une étape importante du
processus d’Extraction des Connaissances à partir de Données (ECD). Parmi les techniques de la
fouille de données figure l’extraction des règles séquentielles. Dans ce contexte, divers algorithmes
sont conçus pour la découverte des règles séquentielles communes à plusieurs séquences, mais les
règles générées par ces algorithmes sont très spécifiques et beaucoup similaires, autrement dit, ces
règles peuvent représenter la même connaissance. Pour résoudre ce problème, une autre approche
est explorée, consiste à extraire les Règles Séquentielles Partiellement Ordonnées (POSR). C’est
une forme plus générale des règles séquentielles, telles que les éléments de l'antécédent et les
éléments du conséquent de chaque règle ne sont pas ordonnées.
Dans ce travail, nous avons étudié les algorithmes RuleGrowth et TRuleGrowth pour la génération
des règles séquentielles (POSR), en se basant sur des données réels, afin d’évaluer leurs
performances.
Description
Keywords
Fouille de données, motifs séquentiels, règles séquentielles, TRuleGrowth.