L’objectif de la fouille de données consiste à extraire des connaissances à partir de grandes masses de données. Les connaissances extraites peuvent prendre différentes formes. Dans ce travail, nous allons chercher à extraire des connaissances uniquement sous la forme de règles d’association positives et de règles d’association négatives. Une règle d’association négative est une règle dans laquelle la présence ainsi que l’absence d’une variable peuvent être utilisées. En considérant l’absence des variables dans l’étude, nous allons élargir la sémantique des connaissances et extraire des informations non détectables par les méthodes d’extraction de règles d’association positives. Cela va par exemple permettre aux médecins de trouver des caractéristiques qui empêchent une maladie de se déclarer, en plus de chercher des caractéristiques déclenchant une maladie. Cependant, l’ajout de la négation va entraîner différents défis. En effet, comme l’absence d’une variable est en général plus importante que la présence de ces mêmes variables, les coûts de calculs vont augmenter exponentiellement et le risque d’extraire un nombre prohibitif de règles, qui sont pour la plupart redondantes et inintéressantes, va également augmenter. Afin de remédier à ces problèmes, notre proposition, dérivée de l’algorithme de référence A priori, ne va pas se baser sur les motifs fréquents comme le font les autres méthodes. Nous définissons donc un nouveau type de motifs : les motifs raisonnablement fréquents qui vont permettre d’améliorer la qualité des règles. Nous nous appuyons également sur la mesure M G pour connaître les types de règles à extraire mais également pour supprimer des règles inintéressantes. Nous utilisons également des méta-règles nous permettant d’inférer l’intérêt d’une règle négative à partir d’une règle positive. Par ailleurs, notre algorithme va extraire un nouveau type de règles négatives qui nous semble intéressant : les règles dont la prémisse et la conclusion sont des conjonctions de motifs négatifs. Notre étude se termine par une comparaison quantitative et qualitative aux autres algorithmes d’extraction de règles d’association positives et négatives sur différentes bases de données de la littérature. Notre logiciel ARA (Association Rules Analyzer ) facilite l’analyse qualitative des algorithmes en permettant de comparer intuitivement les algorithmes et d’appliquer en post-traitement différentes mesures de qualité. Finalement, notre proposition améliore l’extraction au niveau du nombre et de la qualité des règles extraites mais également au niveau du parcours de recherche des règles. / The purpose of data mining is to extract knowledge from large amount of data. The extracted knowledge can take different forms. In this work, we will seek to extract knowledge only in the form of positive association rules and negative association rules. A negative association rule is a rule in which the presence and the absence of a variable can be used. When considering the absence of variables in the study, we will expand the semantics of knowledge and extract undetectable information by the positive association rules mining methods. This will, for example allow doctors to find characteristics that prevent disease instead of searching characteristics that cause a disease. Nevertheless, adding the negation will cause various challenges. Indeed, as the absence of a variable is usually more important than the presence of these same variables, the computational costs will increase exponentially and the risk to extract a prohibitive number of rules, which are mostly redundant and uninteresting, will also increase. In order to address these problems, our proposal, based on the famous Apriori algorithm, does not rely on frequent itemsets as other methods do. We define a new type of itemsets : the reasonably frequent itemsets which will improve the quality of the rules. We also rely on the M G measure to know which forms of rules should be mined but also to remove uninteresting rules. We also use meta-rules to allow us to infer the interest of a negative rule from a positive one. Moreover, our algorithm will extract a new type of negative rules that seems interesting : the rules for which the antecedent and the consequent are conjunctions of negative itemsets. Our study ends with a quantitative and qualitative comparison with other positive and negative association rules mining algorithms on various databases of the literature. Our software ARA (Association Rules Analyzer ) facilitates the qualitative analysis of the algorithms by allowing to compare intuitively the algorithms and to apply in post-process treatments various quality measures. Finally, our proposal improves the extraction in the number and the quality of the extracted rules but also in the rules search path.

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Cette thèse présente un cadre de travail d'analyse de trajectoires contenant une phase de prétraitement et un processus d’extraction de trajectoires d’objets mobiles. Le cadre offre des fonctions visuelles reflétant le comportement d'évolution des motifs de trajectoires. L'originalité de l’approche est d’allier extraction de motifs fréquents, extraction de motifs émergents et analyse formelle de concepts pour analyser les trajectoires. A partir des données de trajectoires, les méthodes proposées détectent et caractérisent les comportements d'évolution des motifs. Trois contributions sont proposées : Une méthode d'analyse des trajectoires, basée sur les concepts formels fréquents, est utilisée pour détecter les différents comportements d’évolution de trajectoires dans le temps. Ces comportements sont “latents”, "emerging", "decreasing", "lost" et "jumping". Ils caractérisent la dynamique de la mobilité par rapport à l'espace urbain et le temps. Les comportements détectés sont visualisés sur des cartes générées automatiquement à différents niveaux spatio-temporels pour affiner l'analyse de la mobilité dans une zone donnée de la ville. Une deuxième méthode basée sur l'extraction de concepts formels séquentiels fréquents a également été proposée pour exploiter la direction des mouvements dans la détection de l'évolution. Enfin, une méthode de prédiction basée sur les chaînes de Markov est présentée pour prévoir le comportement d’évolution dans la future période pour une région. Ces trois méthodes sont évaluées sur ensembles de données réelles . Les résultats expérimentaux obtenus sur ces données valident la pertinence de la proposition et l'utilité des cartes produites / This dissertation presents a trajectory analysis framework, which includes both a preprocessing phase and trajectory mining process. Furthermore, the framework offers visual functions that reflect trajectory patterns evolution behavior. The originality of the mining process is to leverage frequent emergent pattern mining and formal concept analysis for moving objects trajectories. These methods detect and characterize pattern evolution behaviors bound to time in trajectory data. Three contributions are proposed: (1) a method for analyzing trajectories based on frequent formal concepts is used to detect different trajectory patterns evolution over time. These behaviors are "latent", "emerging", "decreasing", "lost" and "jumping". They characterize the dynamics of mobility related to urban spaces and time. The detected behaviors are automatically visualized on generated maps with different spatio-temporal levels to refine the analysis of mobility in a given area of the city, (2) a second trajectory analysis framework that is based on sequential concept lattice extraction is also proposed to exploit the movement direction in the evolution detection process, and (3) prediction method based on Markov chain is presented to predict the evolution behavior in the future period for a region. These three methods are evaluated on two real-world datasets. The obtained experimental results from these data show the relevance of the proposal and the utility of the generated maps