Fouille de données pour la dérivation de bases de règles d'association
Une approche basée sur le treillis des générateurs minimaux
Les quantités de données collectées, dans divers domaines d'application de l'informatique, ont suscité le besoin d'analyse et d'interprétation.
Dans ce cadre, la fouille de données est un domaine qui offre des solutions intéressantes.
Ce mémoire s'intéresse à l'extraction de règles d'association, une des techniques les plus utilisées dans la fouille de données.
Dans ce cadre, nous proposons un nouvel algorithme appelé Prince pour la génération de bases génériques de règles d'association.
Cet algorithme effectue une exploration par niveau de l'espace de recherche.
Sa principale originalité est qu'il est le seul à construire la relation d'ordre partiel dans l'objectif d'extraire les bases génériques de règles.
Pour réduire le coût de cette construction, la relation d'ordre est maintenue entre l'ensemble des générateurs minimaux des itemsets fermés fréquents et non plus entre les itemsets fermés fréquents.
Une structure, appelée treillis des générateurs minimaux, est alors construite à partir de laquelle la dérivation des bases génériques devient immédiate.
Les expérimentations réalisées sur différents contextes ont montré l'efficacité de l'approche proposée.
Tarek Hamrouni est titulaire d''un Doctorat en Informatique obtenu en 2009 de la Faculté des Sciences de Tunis (Tunis, Tunisie) et de l''Université d''Artois (Lens, France).
Il est actuellement enseignant à l''Université de La Manouba (Tunisie).
Il s''intéresse dans ses activités de recherche à la fouille de données et à l''intelligence artificielle.
Fiche technique
- Auteur
- TAREK HAMROUNI
- Langue
- Français
- Éditeur
- Éditions universitaires européennes
- Année
- Pays
- Tunisie
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