Fouille de motifs sans seuil par optimisation multi-objectifs : Application aux règles d'association

Charles Vernerey (1, 2) , Samir Loudni (1, 2) , Noureddine Aribi (3) , Yahia Lebbah (3)

1 IMT Atlantique - DAPI - Département Automatique, Productique et Informatique
2 LS2N - équipe TASC - Théorie, Algorithmes et Systèmes en Contraintes
3 LITIO - Laboratoire d'Informatique et Technologies de l'Information d'Oran

Cet article propose un nouveau modèle pour extraire les motifs Pareto dominants à l'aide de la programmation par contraintes. Notre modèle exploite le principe de la représentation condensée pour réduire l'espace de recherche. Nous démontrons que notre approche peut être utilisée pour découvrir des règles d'association intéressantes pour l'utilisateur sans avoir à fixer de seuil. Des expérimentations menées sur un jeu de données génomique ont démontré l'intérêt de cette approche pour l'extraction de règles d'association.

Mots clés: Fouille de Données; Fouille de motifs; Optimisation Multi Objectifs

Domaines: Informatique [cs]

Charles Vernerey, Samir Loudni, Noureddine Aribi, Yahia Lebbah. Fouille de motifs sans seuil par optimisation multi-objectifs : Application aux règles d'association. EGC 2023 : 23ème conférence francophone sur l'extraction et la gestion des connaissances, Jan 2023, Lyon, France. pp.483--490. ⟨hal-04042605⟩