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- W2397304344 abstract "La detection de donnees aberrantes (outliers) consiste a detecter desobservations anormales au sein des donnees. Durant la derniere decennie, desmethodes de detection d’outliers utilisant les motifs frequents ont ete proposees.Elles extraient dans une premiere phase tous les motifs frequents, puis assignenta chaque transaction un score mesurant son degre d’aberration (en fonction dunombre de motifs frequents qui la couvre). Dans cet article, nous proposons deuxnouvelles methodes pour calculer le score d’aberration fonde sur les motifs frequents(FPOF). La premiere methode retourne le FPOF exact de chaque transactionsans extraire le moindre motif. Cette methode s’avere en temps polynomialpar rapport a la taille du jeu de donnees. La seconde methode est une methodeapprochee ou l’utilisateur final peut controler l’erreur maximale sur l’estimationdu FPOF. Une etude experimentale montre l’interet des deux methodes pour lesjeux de donnees volumineux ou une approche exhaustive echoue a calculer unesolution exacte. Pour un meme nombre de motifs, la precision de notre methodeapprochee est meilleure que celle de la methode classique." @default.
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