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PAPON Pierre-Antoine


Extraction Optimisée de Règles d’Association Positives et Négatives Intéressantes

Jeudi 9 juin 2016 - 14h00 - Amphi E005 - Bâtiment ISIMA.

L’objectif de la fouille de données consiste à extraire des connaissances à partir de grandes masses de données. Les connaissances extraites peuvent prendre différentes formes. Dans ce travail, nous allons chercher à extraire des connaissances uniquement sous la forme de règles d’association positives et de règles d’association négatives. Une règle d’association négative est une règle dans laquelle la présence ainsi que l’absence d’une variable peuvent être utilisées. En considérant l’absence des variables dans l’étude, nous allons élargir la sémantique des connaissances et extraire des informations non détectables par les méthodes d’extraction de règles d’association positives. Cela va par exemple permettre aux médecins de trouver des caractéristiques qui empêchent une maladie de se déclarer, en plus de chercher des caractéristiques déclenchant une maladie. Cependant, l’ajout de la négation va entraîner différents défis. En effet, comme l’absence d’une variable est en général plus importante que la présence de ces mêmes variables, les coûts de calculs vont augmenter exponentiellement et le risque d’extraire un nombre prohibitif de règles, qui sont pour la plupart redondantes et inintéressantes, va également augmenter.

Jury :
- Rapporteur : Ali Khenchaf, Professeur des Universités à l’ENSTA Bretagne
- Rapporteur : Israël-César Lerman, Professeur Émérite des Universités à l’IRISA
- Invité : Engelbert Mephu Nguifo, Professeur des Universités à l’Université Blaise Pascal
- Directeur de thèse : Alain Quilliot, Professeur des Universités à l’Université Blaise Pascal
- Co-encadrante : Sylvie Guillaume, Maître de Conférences à l’Université d’Auvergne.