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Vers des motifs graduels

L’équipe s’est intéressée également à la gradualité souvent présente dans les données. Dans un premier temps, nous avons étudié les règles graduelles du type « plus un événement intervient au cours du temps, plus un autre événement intervient simultanément ». Ces règles ont été utilisées pour mieux appréhender les évolutions de la maladie d’Alzheimer (Projet Pradnet de la Fondation de Coopération Scientifique Maladie d’Alzheimer et Maladies Apparentées). Dans ce cadre, nous avons proposé une approche redéfinissant la notion de support telle qu’elle est usuellement définie (Thèse Lisa Di Jorio). Nous avons montré que pour manipuler les espaces de recherche qui s’avéraient trop volumineux dans les approches classiques d’extraction, des approches basées sur des représentations condensées (Thèse Sarra Ayouni) ou sur l’utilisation d’algorithmes parallèles pouvaient permettre d’extraire efficacement ce type de motifs (article ICDM et Thèse de Perfecto Malaquias Quintero Flores). Enfin, nous avons prouvé que la contrainte d’unicité de relation acceptée par la communauté n’était plus indispensable et, dans le cas de travaux conjoints avec le Pr Donato Malerba (Univ. Bari), nous avons proposé une nouvelle approche permettant d’extraire efficacement des motifs graduels pour deux types de support : Kendall-Tau et graduel.

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Motifs graduels

Last update on 01/12/2014