ACCUEIL

Consignes aux
auteurs et coordonnateurs
Nos règles d'éthique
Auteurs : soumettez
votre article en ligne
Autres revues >>

Technique et Science Informatiques

0752-4072
Revue des sciences et technologies de l'information
 

 ARTICLE VOL 30/8 - 2011  - pp.995-1017  - doi:10.3166/tsi.30.995-1017
TITRE
Des blocs de données aux motifs graduels multidimensionnels

TITLE
From data blocs to multidimensional patterns

RÉSUMÉ
De par leur représentation agrégée d’une grande quantité d’information, les entrepôts de données sont de plus en plus présents dans de nombreux domaines : santé, finance, marketing... Afin de mieux guider les décideurs, de nombreuses approches couplant la fouille de données aux entrepôts ont été proposées. Cependant, il n’existe pas de méthode permettant d’extraire des règles multidimensionnelles graduelles. Dans cet article nous nous intéressons donc à la découverte de telles règles corrélant des variations sur un ensemble de dimensions ordonnées avec des variations sur la mesure du cube. Nous découvrons par exemple des règles du type « Plus la distance à une faille sismique est faible et la ville de taille importante, alors plus le nombre de victimes peut être élevé ». Pour ce faire, nous nous appuyons sur des résumés particuliers des cubes appelés blocs multidimensionnels. Nous proposons d’une part, un algorithme d’extraction de tels blocs, et, d’autre part, un algorithme efficace de découverte de règles multidimensionnelles graduelles.


ABSTRACT
Coupling data mining and data warehousing allows for discovering relevant information from data cubes. In this framework, several methods have been proposed, aiming for instance at discovering association rules or sequential patterns. However, no method has been proposed to discover gradual rules from such multidimensional databases. In this paper, we thus propose to discover correlations between a set of ordered dimensions with the measure evolution. Such rules can be achieved using a summary of data cube called blocks. We first describe a new algorithm for the extraction of such blocks, and then an efficient algorithm to extract gradualness from these blocks.


AUTEUR(S)
Lisa DI JORIO

MOTS-CLÉS
règles de données multidimensionnelles, gradualité, bloc multidimensionnel graduel.

KEYWORDS
multi-dimentional blocks, gradualness, multi-dimensional gradual block.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

 PRIX
• Abonné (hors accès direct) : 12.5 €
• Non abonné : 25.0 €
|
|
--> Tous les articles sont dans un format PDF protégé par tatouage 
   
ACCÉDER A L'ARTICLE COMPLET  (358 Ko)



Mot de passe oublié ?

ABONNEZ-VOUS !

CONTACTS
Comité de
rédaction
Conditions
générales de vente

 English version >> 
Lavoisier