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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.109-132  - doi:10.3166/isi.9.3-4.109-132
TITRE
Étude et conception d'algorithmes de génération de concepts formels

RÉSUMÉ
L'algorithmique de génération des concepts formels et du treillis des concepts joue un rôle essentiel dans la mise en oeuvre de cet outil mathématique. En effet, plus de dix algorithmes de génération de concepts formels ont été publiés. Devant le volume des bases de données utilisées en fouille de données, l'usage des systèmes basés sur les treillis de concepts est rendu difficile à cause des problèmes de combinatoire inhérente à cette structure. Néanmoins, les usages pratiques montrent une grande variation des performances des différents algorithmes. Nous présentons dans ce papier une comparaison théorique et expérimentale de quatre algorithmes de génération des concepts formels. Nous avons ensuite étudié les performances de ces algorithmes en effectuant une transposition du tableau de données utilisé, permettant ainsi d'étudier le phénomène de la dualité objets/attributs sur ces algorithmes. Enfin nous proposons un nouvel algorithme, ScalingNextClosure, qui en présence de données volumineuses, décompose l'espace de recherche en partitions, et génère de manière indépendante les concepts pour chaque partition. La comparaison expérimentale réalisée montre l'efficacité de cet algorithme.


ABSTRACT
The lattice algorithm to build formal concepts and concept lattice plays an essential role in the application of concept lattice. In fact, more than ten algorithms for generating concept lattices were published. As real data sets for data mining are very large, concept lattice structure suffers from its complexity issues on such data. The efficiency and performance of concept lattices algorithms are very different from one to another. We need to compare the existing lattice algorithms and develop more efficient algorithm. We implemented and compared the four first algorithms. We analyzed the duality of the lattice-based algorithms. Furthermore, we propose a new efficient scalable lattice-based algorithm: ScalingNextClosure to decompose the search space of any huge data in some partitions, and then generate independently concepts in each partition. The experimental results show the efficiency of this algorithm.


AUTEUR(S)
Huaiguo FU, Engelbert MEPHU-NGUIFO

MOTS-CLÉS
treillis de concepts, treillis de Galois, fouille de données, algorithme, dualité, transposé.

KEYWORDS
concept lattice, Galois lattice, data mining, lattice algorithm, duality, transposition.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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