La découverte de motifs fréquents est un des problèmes en fouille de données. Afin de mieux comprendre l'influence des données sur les algorithmes, nous présentons une étude expérimentale des jeux de données communément utilisés par la communauté. Cette étude permet d'aboutir à une nouvelle classification des données en fonction des bordures : stable et en accord avec les performances des algorithmes. Malgré le grand nombre de travaux et un cadre théorique des problèmes d'extraction de motifs intéressants, l'utilisation de ces algorithmes pour résoudre des problèmes "équivalents" est peu répandue et reste délicate. Face à ces limites, nous proposons un algorithme générique de découverte des bordures des motifs intéressants, appelé ABS (Adaptive borders Search), adaptant dynamiquement sa stratégie en fonction des données. De plus, une librairie générique de composants C++ a été proposée pour faciliter le développement de solutions logicielles pour cette famille de problèmes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00844480 |
| Date | 08 December 2006 |
| Creators | Flouvat, Frédéric |
| Publisher | Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand II |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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