Les règles d'association révèlent des régularités non triviales et potentiellement utiles pour l'aide a la décision, dans les bases de données. Leur validité est évaluée par le biais de mesures de qualités dont les plus utilisées sont le support et la confiance. Pour une base de données transactionnelles d'un supermarché, elles sont du type "90% des clients ayant acheté du vin et du fromage ont également acheté du pain, sachant que 75% des clients ont acheté ces articles". Dans ce travail, nous spécifions une classe de mesures de qualité normalisées en ce sens qu'elles reflètent les situations de référence comme l'incompatibilité, la dépendance négative, l'indépendance, la dépendance positive, et l'implication logique entre la prémisse et le conséquent. Nous caractérisons les mesures de qualité normalisables, donnons les formules de normalisation et montrons que la plupart de celles qui sont normalisables ont la même normalisée, à savoir la mesure de qualité Mgk introduite dans Guillaume (2000). De plus, nous caractérisons des bases pour les règles positives et les règles négatives valides au sens de Mgk, et proposons des algorithmes de génération de ces bases
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00462506 |
| Date | 01 December 2007 |
| Creators | Feno, Daniel Rajaonasy |
| Publisher | Université de la Réunion |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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