Contraintes et fouille de données
La fouille de données est un domaine de recherche actif, visant à découvrir des connaissances implicites dans des bases de données. Nous étudions ici l'intérêt de formalismes issus de la logique du premier ordre pour la fouille de données. En particulier, nous examinons l'intérêt des contr...
Enregistré dans:
| Hovedforfatter: | |
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| Andre forfattere: | |
| Format: | Thèse et Mémoire papier |
| Sprog: | Français |
| Udgivet: |
[S.l.] :
[s.n.]
2004.
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| Fag: | |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| Variante du titre: | Constraints and datamining |
| LEADER | 03013nam a22002777a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 221373 | ||
| 008 | 050902s2004 xxe ||| |||| 00| 0 fre d | ||
| 009 | PPN089779932 | ||
| 041 | 0 | |a fre |b fre |b eng | |
| 084 | |a 004 | ||
| 100 | 1 | |a Turmeaux, Teddy, |d 1969- | |
| 240 | 1 | 0 | |a Constraints and datamining |
| 245 | 1 | 0 | |a Contraintes et fouille de données |c par Teddy Turmeaux ; [sous la dir. de] Christel Vrain,... |
| 260 | |a [S.l.] : |b [s.n.], |c 2004. | ||
| 300 | |a 134 p. : |b ill. ; |c 30 cm. | ||
| 502 | |a Thèse de doctorat. Informatique. Orléans. 2004 | ||
| 504 | |a Bibliogr. p. 127-134 | ||
| 506 | |a Publication autorisée par le jury | ||
| 520 | |a La fouille de données est un domaine de recherche actif, visant à découvrir des connaissances implicites dans des bases de données. Nous étudions ici l'intérêt de formalismes issus de la logique du premier ordre pour la fouille de données. En particulier, nous examinons l'intérêt des contraintes, vues comme des formules du premier ordre et interprétées sur un domaine particulier. Un point important de tout formalisme utilisé en ECD est la définition d'une relation de généralité qui permet de structurer l'espace des motifs, et de faciliter ainsi la recherche de motifs intéressants. Nous nous intéressons tout d'abord aux bases de données contraintes qui étendent à la fois les bases de données relationnelles, déductives et spatiales, et qui permettent la définition d'ensembles infinis grâce à la notion de tuples généralisés. Nous étudions ensuite le formalisme des clauses contraintes utilisées en Programmation Logique avec Contraintes. Nous reprenons la définition classique de généralité entre clauses contraintes et nous déterminons dans ce cadre le moindre généralisé, le moindre spécialisé et des opérateurs de raffinement. Nous montrons comment les calculer en pratique sur plusieurs domaines de contraintes spécifiques. Enfin nous introduisons un nouveau motif: les règles caractéristiques. Ces règles sont la combinaison d'un chemin quantifié et d'une contrainte et permettent de capturer la notion de lien entre entités et de contraintes sur ces entités. Nous montrons l'intérêt de telles règles dans le cadre de bases de données géographiques, notamment sur des données géologiques fournies par le Bureau de Recherche Géologique et Minières. | ||
| 650 | |a Exploration de données | ||
| 650 | |a Contraintes (intelligence artificielle) | ||
| 650 | |a Thèses et écrits académiques | ||
| 700 | 1 | |a Vrain, Christel, |d 1961- |4 ths | |
| 710 | 2 | |a Université d'Orléans. |4 dgg | |
| 787 | 0 | 8 | |i Reproduced as: |0 246831138 |t Contraintes et fouille de données |f par Teddy Turmeaux |d 2004 |c Grenoble |n Atelier national de reproduction des thèses |p Microfiches |s [Grenoble thèses] |
| 997 | |0 221373 |1 Thèse et Mémoire papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Sciences, Technologies, STAPS/ |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, TS 19-2004-48 |z Orléans, BU Sciences, Technologies, STAPS, TS 19-2004-48 b | ||