Découverte et gestion de motifs en analyse formelle de concepts

Balamane, Abdélilah (2017). Découverte et gestion de motifs en analyse formelle de concepts. Thèse. Gatineau, Université du Québec en Outaouais, Département d'informatique et d'ingénierie, 99 p.

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Résumé

La découverte et la gestion de motifs font référence à un ensemble d'activités de prétraitement de données ainsi que d'extraction, de manipulation et de stockage de motifs à partir de données d'une manière similaire, mais plus élaborée que la gestion de bases de données. Un motif (pattern) fait partie du résultat d'une fouille de données laquelle est une étape du processus d'extraction de connaissances à partir des données. En analyse formelle de concepts, le motif prend deux principales formes : a) des concepts formels décrivant des objets/individus avec leurs attributs communs et représentant des nœuds d'un treillis de concepts (Galois), et b) des règles d'association entre des groupes d'attributs, y compris des implications. Dans le cadre de cette recherche doctorale, nous nous sommes intéressé et avons contribué à deux thèmes en découverte et gestion de motifs. Le premier thème concerne la production de motifs (et spécialement des concepts formels) généralisés en procédant à une agrégation d'objets et/ou d'attributs d'un contexte formel initial et selon trois modes de généralisation : ∃, ∀ et α. Cinq cas de généralisation simultanée sur les objets et les attributs sont également considérés. La seconde contribution concerne le développement d'une procédure générique de co-clustering, appelé BiP, qui part d'un contexte formel binaire pour produire quatre types de co-clusters : des concepts formels décrivant la présence d'attributs, des concepts formels décrivant l'absence d'attributs, des co-clusters dont les valeurs sont une combinaison bien définie de 0 et de 1, et des blocs dont les colonnes sont pleines de 0 ou de 1 indiquant la présence de certaines propriétés mais l'absence d'autres attributs. Le cas de la production de co-clusters à partir de données discrètes ou catégorielles est également étudié. Les divers résultats de recherche théoriques obtenus sont validés sur des données en phytothérapie et des collections de données connues.

Type de document:	Thèse (Thèse)
Directeur de mémoire/thèse:	Missaoui, Rokia
Informations complémentaires:	Comprend des références bibliographiques : p. 95-99.
Mots-clés libres:	Fouille de données; Découverte de connaissances; Analyse formelle de concepts; Gestion de motifs; Motifs généralisés; Co-clustering
Départements et école, unités de recherche et services:	Informatique et ingénierie
Date de dépôt:	14 nov. 2017 21:55
Dernière modification:	15 nov. 2017 14:28
URI:	https://di.uqo.ca/id/eprint/945

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