Generalizing association rules in n-ary relations : application to dynamic graph analysis

摘要: Le calcul de motifs dans grandes relations binaires a ete tres etudie. Un succes emblematique concerne la decouverte d'ensembles frequents et leurs post-traitements pour en deriver des regles d'association. Il s'agit calculer qui enregistrent quelles sont les proprietes satisfaites par objets. En fait, nombreux jeux donnees se presentent naturellement comme n-aires (avec n > 2). Par exemple, avec l'ajout dimensions spatiales et/ou temporelles (lieux temps ou enregistrees), relation binaire Objets x Proprietes est etendue une 4-aire Lieux Temps. Nous avons generalise le concept regle d'association un tel contexte multi-dimensionnel. Contrairement aux usuelles n'impliquent que sous-ensembles d'un seul domaine relation, premisses conclusions nos peuvent impliquer arbitraires certains domaines. concu mesures frequence confiance definir semantique telles c'est contribution significative cette these. exhaustif toutes ont frequences confiances suffisantes l'elimination redondantes etudies. proposons ensuite d'introduire disjonctions regles, ce necessite retravailler definitions d'interet questions redondance. Pour ouvrir champ d'application original, nous considerons graphes relationnels dynamiques etre codes (n ≥ 3). Une application l'analyse usages bicyclettes systeme Velo'v (systeme Velos libre-service du Grand Lyon) montre quelques possibles savons prototypes logiciels.