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RNTI

MODULAD
SALINES : un automate au service de l'extraction de motifs séquentiels multidimensionnels
In EGC 2010, vol. RNTI-E-19, pp.49-54
Résumé
Les entrepôts de données occupent aujourd'hui une place centrale dans le processus décisionnel.
Outre leur consultation, une des finalités des entrepôts est de servir de socle aux techniques
de fouilles de données. Malheureusement, les approches existantes exploitent peu les particularités
des entrepôts (multidimensionnalité, hiérarchies et données historiques). Parmi ces méthodes, l'extraction
de motifs séquentiels multidimensionnels a récemment été étudiée. Nous montrons dans cet
article que ces dernières ne tirent pas pleinement profit des hiérarchies et ne découvrent par conséquent
qu'une partie seulement des motifs qualitativement intéressants. Nous proposons alors une
méthode d'extraction de motifs séquentiels multidimensionnels basée sur un automate et extrayant
de nouveaux motifs. Les différentes expérimentations menées sur des jeux de données synthétiques
attestent des bonnes performances de notre proposition.