La découverte de motifs est une tâche centrale pour<br />l'extraction de connaissances dans les bases de données. Cette thèse<br />traite de l'extraction de motifs locaux sous contraintes. Nous<br />apportons un éclairage nouveau avec un cadre combinant des primitives<br />monotones pour définir des contraintes quelconques. La variété de ces<br />contraintes exprime avec précision l'archétype des motifs recherchés<br />par l'utilisateur au sein d'une base de données. Nous proposons alors<br />deux types d'approche d'extraction automatique et générique malgré les<br />difficultés algorithmiques inhérentes à cette tâche. Leurs efficacités<br />reposent principalement sur l'usage de conditions nécessaires pour<br />approximer les variations de la contrainte. D'une part, des méthodes<br />de relaxations permettent de ré-utiliser les nombreux algorithmes<br />usuels du domaines. D'autre part, nous réalisons des méthodes<br />d'extraction directes dédiées aux motifs ensemblistes pour les données<br />larges ou corrélées en exploitant des classes d'équivalences. Enfin,<br />l'utilisation de nos méthodes ont permi la découverte de phénomènes<br />locaux lors d'applications industrielles et médicales.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00123185 |
| Date | 13 November 2006 |
| Creators | Soulet, Arnaud |
| Publisher | Université de Caen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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