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Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W659036730> ?p ?o ?g. }

• W659036730 abstract "La recherche de regles d’association interessantes est un domaine important et actif en fouille de donnees. Puisque les algorithmes utilises en extraction de connaissances a partir de donnees (ECD), ont tendance a generer un nombre important de regles, il est difficile a l’utilisateur de selectionner par lui meme les connaissances reellement interessantes. Pour repondre a ce probleme, un post-filtrage automatique des regles s’avere essentiel pour reduire fortement leur nombre. D’ou la proposition de nombreuses mesures d’interet dans la litterature, parmi lesquelles l’utilisateur est suppose choisir celle qui est la plus appropriee a ses objectifs. Comme l’interet depend a la fois des preferences de l’utilisateur et des donnees, les mesures ont ete repertoriees en deux categories : les mesures subjectives (orientees utilisateur ) et les mesures objectives (orientees donnees). Nous nous focalisons sur l’etude des mesures objectives. Neanmoins, il existe une plethore de mesures objectives dans la litterature, ce qui ne facilite pas le ou les choix de l’utilisateur. Ainsi, notre objectif est d’aider l’utilisateur, dans sa problematique de selection de mesures objectives, par une approche par categorisation. La these developpe deux approches pour assister l’utilisateur dans sa problematique de choix de mesures objectives : (1) etude formelle suite a la definition d’un ensemble de proprietes de mesures qui conduisent a une bonne evaluation de celles-ci ; (2) etude experimentale du comportement des differentes mesures d’interet a partir du point de vue d’analyse de donnees. Pour ce qui concerne la premiere approche, nous realisons une etude theorique approfondie d’un grand nombre de mesures selon plusieurs proprietes formelles. Pour ce faire, nous proposons tout d’abord une formalisation de ces proprietes afin de lever toute ambiguite sur celles-ci. Ensuite, nous etudions, pour differentes mesures d’interet objectives, la presence ou l’absence de proprietes caracteristiques appropriees. L’evaluation des mesures est alors un point de depart pour une categorisation de celle-ci. Differentes methodes de classification ont ete appliquees : (i) methodes sans recouvrement (CAH et k-moyennes) qui permettent l’obtention de groupes de mesures disjoints, (ii) methode avec recouvrement (analyse factorielle booleenne) qui permet d’obtenir des groupes de mesures qui se chevauchent. Pour ce qui concerne la seconde approche, nous proposons une etude empirique du comportement d’une soixantaine de mesures sur des jeux de donnees de nature differente. Ainsi, nous proposons une methodologie experimentale, ou nous cherchons a identifier les groupes de mesures qui possedent, empiriquement, un comportement semblable. Nous effectuons par la suite une confrontation avec les deux resultats de classification, formel et empirique dans le but de valider et mettre en valeur notre premiere approche. Les deux approches sont complementaires, dans l’optique d’aider l’utilisateur a effectuer le bon choix de la mesure d’interet adaptee a son application." @default.
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