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Découverte d'ensembles pertinents de règles

by François Rioult last modified 2007-10-29 16:08

Contexte

Les processus de fouille de données produisent de nombreux motifs, typiquement les règles d'association. Il est alors difficile, pour l'utilisateur, de sélectionner les quelques règles qui lui sont vraiment utiles.

Le but de ce projet est de réaliser un prototype extrayant des ensembles de règles pertinents. Les règles rassemblées ayant une sémantique claire et le nombre d'ensembles étant souvent limité, de tels ensembles offrent une réelle plus-value à l'utilisateur. Dans ce projet, on se focalisera sur deux types particulièrement pertinents d'ensembles de règles : les paires de règles d'exception (deux règles dont les prémisses sont identiques exceptées sur un attribut mais dont les conclusions diffèrent) et les pics (un pic est un motif dont la valeur d'une mesure d'intérêt est nettement plus grande que celles de ses motifs voisins).

Travail demandé

  • implémenter des méthodes ad hoc (qui seront données) pour la recherche de paires de règles d'exception et de pics
  • analyse de ces méthodes sur des jeux de données réels (transcriptomique et médecine) : il s'agit à la fois d'une évaluation expérimentale des méthodes et d'une évaluation de la connaissance découverte
  • optimisation des méthodes d'extraction de ces ensembles pertinents de règles.

Technologies

Goût pour la conception, l'implémentation et l'évaluation expérimentale d'algorithmes.




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