Bases génériques de règles d'association. Contribution à la formation et à l'extraction
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- Nombre de pages84
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.137 kg
- Dimensions1,5 cm × 2,3 cm × 0,1 cm
- ISBN978-3-8381-7368-9
- EAN9783838173689
- Date de parution01/09/2018
- ÉditeurEd. Universitaires Européennes
Résumé
Déterminer la façon dont sont organisées les données, les interpréter et en extraire des connaissances utiles est un problème ouvert, au regard du nombre croissant des grandes bases de données. En effet, notre capacité à collecter et à stocker les données de tout type outrepasse nos possibilités d'analyse, de synthèse et d'extraction de connaissances à partir de ces données . Pour faire face à cette problématique d'analyse de larges volumes de données, plusieurs travaux de recherche ont été menés pour mettre au point des systèmes d'extraction de connaissances.
Ces travaux s'intègrent dans un domaine de recherche qui est très fertile, appelé "Extraction de Connaissances dans les Bases de Données . C'est dans ce contexte que se situent nos travaux qui ont pour objectif d'utiliser les fondements mathématiques des treillis pour l'extraction d'un noyau irréductible et compact, appelé Base génériques de règles d'association. Ceci donne la possibilité de présenter un ensemble minimal de règles à l'utilisateur afin de lui permettre de mieux les visualiser et les exploiter.
Ces travaux s'intègrent dans un domaine de recherche qui est très fertile, appelé "Extraction de Connaissances dans les Bases de Données . C'est dans ce contexte que se situent nos travaux qui ont pour objectif d'utiliser les fondements mathématiques des treillis pour l'extraction d'un noyau irréductible et compact, appelé Base génériques de règles d'association. Ceci donne la possibilité de présenter un ensemble minimal de règles à l'utilisateur afin de lui permettre de mieux les visualiser et les exploiter.
Déterminer la façon dont sont organisées les données, les interpréter et en extraire des connaissances utiles est un problème ouvert, au regard du nombre croissant des grandes bases de données. En effet, notre capacité à collecter et à stocker les données de tout type outrepasse nos possibilités d'analyse, de synthèse et d'extraction de connaissances à partir de ces données . Pour faire face à cette problématique d'analyse de larges volumes de données, plusieurs travaux de recherche ont été menés pour mettre au point des systèmes d'extraction de connaissances.
Ces travaux s'intègrent dans un domaine de recherche qui est très fertile, appelé "Extraction de Connaissances dans les Bases de Données . C'est dans ce contexte que se situent nos travaux qui ont pour objectif d'utiliser les fondements mathématiques des treillis pour l'extraction d'un noyau irréductible et compact, appelé Base génériques de règles d'association. Ceci donne la possibilité de présenter un ensemble minimal de règles à l'utilisateur afin de lui permettre de mieux les visualiser et les exploiter.
Ces travaux s'intègrent dans un domaine de recherche qui est très fertile, appelé "Extraction de Connaissances dans les Bases de Données . C'est dans ce contexte que se situent nos travaux qui ont pour objectif d'utiliser les fondements mathématiques des treillis pour l'extraction d'un noyau irréductible et compact, appelé Base génériques de règles d'association. Ceci donne la possibilité de présenter un ensemble minimal de règles à l'utilisateur afin de lui permettre de mieux les visualiser et les exploiter.