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Networking and Information Systems
1633-1311
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 9/3-4 - 2004  - pp.23-55  - doi:10.3166/isi.9.3-4.23-55
TITRE
Approches d'extraction de règles d'association basées sur la correspondance de Galois

RÉSUMÉ
Les données stockées peuvent cacher un certain nombre de connaissances, de dépendances ou de corrélations, qui sont implicites et utiles, et qui n'attendent qu'à être explorées. Dans ce contexte, un certain nombre d'algorithmes, s'inspirant de l'algorithme APRIORI, basés sur l'extraction des itemsets fréquents ont été présentés. La particularité de ces algorithmes est qu'ils génèrent un nombre exorbitant de règles rendant leur exploitation quasiment impossible par des experts. Dans ce papier, nous proposons de faire un état de l'art sur les algorithmes d'extraction des règles associatives basés sur l'extraction des itemsets fermés. Ces algorithmes sont vus comme une alternative prometteuse pour réduire la taille des règles associatives découvertes. Nous proposons ainsi une catégorisation de ces différents algorithmes sur la base de critères et de dimensions que nous avons définis à cet effet.


ABSTRACT
As a side effect of unprecedented amount of digitization of data, classical retrieval tools found themselves unable to go further beyond the tip of the Iceberg. Data Mining, with a clear promise to furnish adequate tools to do so, is the discovery of hidden information found in databases. In this paper, we are interested in presenting a thorough survey of Galois connection semantics-based approaches for mining association rules. We provide critical classification and comparison of theses algorithms based on criteria that we introduce to try to find an answer to the question: Does this novel approach avoid knowledge user-overwhelming?


AUTEUR(S)
Sadok BEN YAHIA, Engelbert MEPHU-NGUIFO

MOTS-CLÉS
fouille de données, analyse de concepts formels, règles d'associations.

KEYWORDS
data mining, formal concept analysis, association rules.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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