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Technique et Science Informatiques

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

 ARTICLE VOL 22/10 - 2003  - pp.1325-1352  - doi:10.3166/tsi.22.1325-1352
TITRE
Treillis cubes contraints pour la fouille de bases de données multidimensionnelles

RÉSUMÉ
Les motifs multidimensionnels contraints diffèrent des motifs fréquents, bien connus en data mining, parce qu'ils sont conceptuellement et logiquement structurés et sont soumis à divers types de contraintes. Les techniques classiques de fouille de données basées sur le treillis des parties se prêtent mal à une extension au contexte multidimensionnel car les espaces de recherche et de solutions s'avèrent mal adaptés à ces nouveaux problèmes. Dans cet article, nous proposons un cadre théorique pour divers problèmes de data mining multidimensionnel, en introduisant une nouvelle structure algébrique, le treillis cube, caractérisant l'espace de recherche à explorer. Nous prenons en compte les contraintes monotones et/ou antimonotones, proposons des représentations intervallaires du treillis cube contraint, qui est un espace convexe, et présentons un algorithme par niveaux généralisé permettant de les calculer. Considérant le problème de la recherche des motifs multidimensionnels fréquents, nous proposons une représentation concise à partir de laquelle la fréquence de la conjonction, de la disjonction ou de la négation peut être obtenue. Enfin, nous mettons en évidence les avantages du treillis cube par rapport au treillis des parties.


ABSTRACT
Constrained multidimensional patterns differ from the well-known frequent patterns from a conceptual and logical points of view because they are structured and support various types of constraints. In this paper we propose a foundation for various multidimensional data mining problems by introducing a new algebraic structure called cube lattice which characterizes the search space to be explored. We take into consideration monotone and/or antimonotone constraints. In addition, we propose condensed representations of the constrained cube lattice which is a convex space and present a generalized levelwise algorithm for computing them. Considering an instance of the addressed issue, the discovery of frequent multidimensional patterns, we introduce a concise representation from which any solution provided with its conjunction, disjunction and negation frequencies can be computed. Finally, we place emphasis on advantages of the cube lattice when compared to the powerset lattice.


AUTEUR(S)
Alain CASALI, Rosine CICCHETTI, Lotfi LAKHAL

Reçu le 31 janvier 2003.    Accepté le 27 mai 2003.

MOTS-CLÉS
fouille de données multidimensionnelles, treillis, identités d'inclusions-exclusions.

KEYWORDS
multidimensional data-mining, lattices, inclusion-exclusion identities.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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