Programmation Par Contraintes Et Fouille Déclarative : Étude De Données Quantitatives

Résumé: La fouille de motifs fréquents est l’un des domaines de recherche les plus populaires en fouille de données. La programmation par contraintes (PPC) offre un cadre déclaratif qui permet d’exprimer la problématique de fouille sous forme de variables et de contraintes. Les contraintes globales pour la fouille de données ont montré leur efficacité par rapport aux contraintes réifiées. Toutefois les approches de fouille de motifs fréquents s’intéressent le plus souvent aux ensembles de données binaires. En pratique, il arrive souvent que les items apparaissent dans les transactions avec des quantités. Ces jeux de données quantitatives sont plus riches, mais ils sont aussi plus complexes à fouiller par rapport aux données binaires. La logique floue est l’une des méthodes les plus utilisées pour traiter ces bases quantitatives, où les quantités sont converties en termes linguistiques proches du raisonnement humain. L’objectif de cette thèse est de proposer des contraintes globales pour extraire des motifs à partir d’un jeu de données quantitatives. Nous avons traité cette problématique avec deux démarches différentes.

Publié dans la revue: