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- W2825075 abstract "Les motifs sequentiels sont un domaine de la fouille de donnees tres etudie depuis leur introduction par Agrawal et Srikant. Meme s'il existe de nombreux travaux (algorithmes, domaines d'application), peu d'entre eux se situent dans un contexte multidimensionnel avec la prise en compte de ses specificites : plusieurs dimensions, relations hierarchiques entre les elements de chaque dimension, etc. Dans cet article, nous proposons une methode originale pour extraire des connaissances multidimensionnelles definies sur plusieurs niveaux de hierarchies mais selon un certain point de vue : du general au particulier ou vice et versa. Nous definissons ainsi le concept de sequences multidimensionnelles convergentes ou divergentes ainsi que l'algorithme associe, M2S_CD, base sur le paradigme pattern growth. Des experimentations, sur des jeux de donnees synthetiques et reelles, montrent l'interet de notre approche aussi bien en terme de robustesse des algorithmes que de pertinence des motifs extraits." @default.
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