Aide à l'interprétation des règles d'association composées
Résumé
L'extraction des règles d'association (RA) est une méthode qui est apparue pour les données type « tickets de caisse ». La création de nombreux indices de qualité a permis sa généralisation à d'autres types de données (Guillet 2004). Nous nous intéressons ici au problème de l'expert qui se trouve confronté à un nombre important de règles pas toujours faciles à interpréter. Les règles formées seulement de deux propriétés, une en partie gauche et une en partie droite s'interprètent aisément une fois l'indice de qualité choisi. Dans le cas de règles composées, c'est-à-dire comportant plus de deux propriétés, ces indices ne suffisent pas à aider l'expert à interpréter le lien entre ces propriétés. Nous proposons un modèle qui permet d'évaluer le gain d'information apporté par les règles de type AB→C et de sélectionner pour l'expert celles qui ajoutent du sens aux règles simples A→C et B→C. L'application de cette méthodologie dans le cadre d'une analyse d'un corpus de textes par classification montre l'aide apportée à l'expert pour l'interprétation de cette classification. Pour faciliter l'exposé, le gain d'information que nous définissons a été appli-qué à des règles formées de 3 propriétés, mais il est défini pour un nombre quelconque de propriétés.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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