Durant ces dernières années, les quantités de données collectées, dans divers domaines d'application de l'informatique, deviennent de plus en plus importantes. Cela suscite le besoin d'analyser et d'interpréter ces données afin d'en extraire des connaissances utiles. Dans cette situation, le processus d'Extraction de Connaissances à partir des Données est un processus complet visant à extraire des connaissances cachées, nouvelles et potentiellement utiles à partir de grands volumes de données. Parmi ces étapes, la fouille de données offre les outils et techniques permettant une telle extraction. Plusieurs travaux de recherche en fouille de données concernent la découverte des règles d'association, permettant d'identifier des liens entre ensembles de descripteurs (ou attributs ou items) décrivant un ensemble d'objets (ou individus ou transactions). Les règles d'association ont montré leur utilité dans plusieurs domaines d'application tels que la gestion de la relation client en grande distribution (analyse du panier de la ménagère pour déterminer les produits souvent achetés simultanément, et agencer les rayons et organiser les promotions en conséquence), la biologie moléculaire (analyse des associations entre gènes), etc. De manière générale, la construction des règles d'association s'effectue en deux étapes : l'extraction des ensembles d'items (ou itemsets) fréquents, puis la génération des règles d'association à partir de des itemsets fréquents. Dans la pratique, le nombre de motifs (itemsets fréquents ou règles d'associations) extraits ou générés, peut être très élevé, ce qui rend difficile leur exploitation pertinente par les utilisateurs. Pour pallier ce problème, certains travaux de recherche proposent l'usage d'un noyau de motifs, appelés représentations concises, à partir desquels les motifs redondants peuvent être régénérés. Le but de telles représentations est de condenser les motifs extraits tout en préservant autant que possible les informations cachées et intéressantes sur des données. Dans la littérature, beaucoup de représentations concises des motifs fréquents ont été proposées, explorant principalement l'espace de recherche conjonctif. Dans cet espace, les itemsets sont caractérisés par la fréquence de leur co-occurrence. Ceci fait l'objet de la première partie de ce travail. Une étude détaillée proposée dans cette thèse prouve que les itemsets fermés et les générateurs minimaux sont un moyen de représenter avec concision les itemsets fréquents et les règles d'association. Les itemsets fermés structurent l'espace de recherche dans des classes d'équivalence tels que chaque classe regroupe les itemsets apparaissant dans le même sous-ensemble (appelé aussi objets ou transactions) des données. Un itemset fermé inclut l'expression la plus spécifique décrivant les transactions associées, alors qu'un générateur minimal inclut une des expressions les plus générales. Cependant, une redondance combinatoire intra-classe résulte logiquement de l'absence inhérente d'un seul générateur minimal associé à un itemset fermé donné. Ceci nous amotivé à effectuer une étude approfondie visant à maintenir seulement les générateurs minimaux irréductibles dans chaque classe d'équivalence, et d'élaguer les autres. À cet égard, il est proposé une réduction sans perte d'information de l'ensemble des générateurs minimaux grâce à un nouveau processus basé sur la substitution. Une étude complète des propriétés associées aux familles obtenues est présentée. Les résultats théoriques sont ensuite étendus au cadre de règles d'association afin de réduire autant que possible le nombre de règles maintenues sans perte d'information. Puis, est présentée une étude formelle complète du mécanisme d'inférence permettant de dériver toutes les règles d'association redondantes, à partir de celles maintenues. Afin de valider l'approche proposée, les algorithmes de construction de ces représentations concises de motifs sont présentés ainsi que les résultats des expérimentations réalisées en terme de concision et de temps de calcul. La seconde partie de ce travail est consacrée à une exploration complète de l'espace de recherche disjonctif des itemsets, où ceux-ci sont caractérisés par leurs supports disjonctifs. Ainsi dans l'espace disjonctif, un itemset vérifie une transaction si au moins un de ses items y est présent. Les itemsets disjonctifs véhiculent ainsi une connaissance au sujet des occurrences complémentaires d'items dans un ensemble de données. Cette exploration est motivée par le fait que, dans certaines applications, une telle information peut être utile aux utilisateurs. Lors de l'analyse d'une séquence génétique par exemple, le fait d'engendrer une information telle que " présence d'un gène X ou la présence d'un gène Y ou ... " présente un intérêt pour le biologiste. Afin d'obtenir une représentation concise de l'espace de recherche disjonctif, une solution intéressante consiste à choisir un seul élément pour représenter les itemsets couvrant le même ensemble de données. Deux itemsets sont équivalents si leurs items respectifs couvrent le même ensemble de données. À cet égard, un nouvel opérateur consacré à cette tâche, a été introduit. Dans chaque classe d'équivalence induite, les éléments minimaux sont appelés itemsets essentiels, alors que le plus grand élément est appelé itemset fermé disjonctif. L'opérateur présenté est alors à la base de nouvelles représentations concises des itemsets fréquents. L'espace de recherche disjonctif est ensuite exploité pour dériver des règles d'association généralisées. Ces dernières règles généralisent les règles classiques pour offrir également des connecteurs de disjonction et de négation d'items, en plus de celui conjonctif. Des outils (algorithme et programme) dédiés ont été alors conçus et mis en application pour extraire les itemsets disjonctifs et les règles d'association généralisées. Les résultats des expérimentations effectuées ont montré l'utilité de notre exploration et ont mis en valeur la concision des représentations concises proposées.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00465733 |
| Date | 04 August 2009 |
| Creators | Hamrouni, Tarek |
| Publisher | Université d'Artois |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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