Le travail réalisé dans le cadre de cette thèse concerne l'extraction de connaissances dans des données transactionnelles.<br />L'analyse de telles données est souvent contrainte par la définition d'un support minimal utilisé pour filtrer les connaissances non intéressantes.<br />Les experts des données ont souvent des difficultés pour déterminer ce support.<br />Nous avons proposé une méthode permettant de ne pas fixer un support minimal et fondée sur l'utilisation de mesures de qualité.<br />Nous nous sommes focalisés sur l'extraction de connaissances de la forme "règles d'association".<br />Ces règles doivent vérifier un ou plusieurs critères de qualité pour être considérées comme intéressantes et proposées à l'expert.<br />Nous avons proposé deux mesures de qualité combinant différents critères et permettant d'extraire des règles intéressantes.<br /><br />Nous avons ainsi pu proposer un algorithme permettant d'extraire ces règles sans utiliser la contrainte du support minimal.<br />Le comportement de notre algorithme a été étudié en présence de données bruitées et nous avons pu mettre en évidence la difficulté d'extraire automatiquement des connaissances fiables à partir de données bruitées.<br />Une des solutions que nous avons proposée consiste à évaluer la résistance au bruit de chaque règle et d'en informer l'expert lors de l'analyse et de la validation des connaissances obtenues.<br /><br />Enfin, une étude sur des données réelles a été effectuée dans le cadre d'un processus de fouille de textes.<br />Les connaissances recherchées dans ces textes sont des règles d'association entre des concepts définis par l'expert et propres au domaine étudié.<br />Nous avons proposé un outil permettant d'extraire les connaissances et d'assister l'expert lors de la validation de celles-ci.<br />Les différents résultats obtenus montrent qu'il est possible d'obtenir des connaissances intéressantes à partir de données textuelles en minimisant la sollicitation de l'expert dans la phase d'extraction des règles d'association.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00011196 |
| Date | 16 December 2003 |
| Creators | Azé, Jérôme |
| Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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