Génération des Règles d'Association
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Date
2016
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE - UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILA
Abstract
Dans le domaine de data-mining, La génération des règles d'association est la méthode
d'extraction des informations insignifiant et des connaissances utiles qui sont cachés dans une
base de données volumineuse.
Dans ce contexte, un nombre d'algorithmes s'inspirant de deux approches pour la génération
des règles d'association :
• Un certain nombre d’algorithmes, s’inspirant de l'approche classique, basés sur
l’extraction des itemsets fréquents puis la génération des règles d'association. La
particularité de ces algorithmes est qu’ils génèrent un nombre énorme de règles
rendant leur exploitation quasiment impossible.
• D'autres part, Un certain algorithme utilisent une nouvelle approche qui est basé sur
la génération des règles d'association avec l'expansion des règles.
Dans ce projet, Nous exécutons des algorithmes pour générer les règles d'association en
basant sur des données réels importée depuis une base de données, Ainsi, d'évaluer les
performances de chaque d'algorithmes.
Description
Keywords
Data mining, itemset fréquents, règles d'association, expansion des règles