CIGA+ : un algorithme de calcul d’un ensemble concis de motifs fermés fréquents
Source
Issue
Vol. 2006, Issue 2 (31 Dec. 2006)20 p.
Publisher
Université Mohammed V-Agdal Ecole Mohammadia d’Ingénieurs
Publication Date
2006-12-31
Country of Publication
Morocco
No. of Pages
20
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Abstract FRE
Sachant que le résultat d’un algorithme de fouille de données data mining peut être très grand même pour des ensembles réduits de données, l’objectif de cet article est de proposer une approche qui permet de réduire ce résultat et donc le temps de calcul en approximant l’ensemble des motifs fermés fréquents (MFF).
Plus précisément, nous proposons CIGA+, Closed Itemset Generation and Approximation, un algorithme qui construit et exploite un graphe de dépendances pour en extraire un ensemble de MFF dont le degré d’approximation (éventuellement nul) dépend de la valeur affectée à deux paramètres d’entrée : la fréquence de co-occurrences de deux items individuels et la tolérance.
Les expérimentations montrent le potentiel de notre approche pour générer un ensemble pertinent de MFF.
De plus, la comparaison de CIGA+ avec un autre algorithme de génération d’un ensemble approximatif de MFF montre la capacité de CIGA+ à extraire rapidement un ensemble de MFF même à partir de bases de données volumineuses et denses.
American Psychological Association (APA)
Missaoui, Rokia& Jatteau, Ganaël. 2006. CIGA+ : un algorithme de calcul d’un ensemble concis de motifs fermés fréquents. e-TI،Vol. 2006, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-363072
Modern Language Association (MLA)
Missaoui, Rokia& Jatteau, Ganaël. CIGA+ : un algorithme de calcul d’un ensemble concis de motifs fermés fréquents. e-TI No. 2 (2006).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-363072
American Medical Association (AMA)
Missaoui, Rokia& Jatteau, Ganaël. CIGA+ : un algorithme de calcul d’un ensemble concis de motifs fermés fréquents. e-TI. 2006. Vol. 2006, no. 2.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-363072
Data Type
Journal Articles
Language
French
Notes
Includes appendices.
Record ID
BIM-363072