Looking for correlated patterns: proposition of a new exact concise representation associated with the bond measure
A la recherche des motifs corrélés: proposition d'une nouvelle représentation concise exacte associée à la mesure bond
Résumé
In recent years, many correlation measures have been proposed in the literature in order to convey hidden information on the dependencies within sets of items. This aims to overcoming the limits pointed out by the monopoly of the use only of the frequency measure. In this respect, we scrutinize some criteria that should be of help to select the most adequate correlation measure and to offer some pruning strategies used in the extraction algorithms. Then, we introduce an exact concise representation of the frequent correlated patterns associated with the bond correlation measure as well as the CCPR_MINER algorithm dedicated to its extraction. Carried out experiments prove the efficiency of our algorithm as well as high compactness rates offered by the proposed concise representation
Plusieurs mesures de corrélation ont été introduites dans la littérature. Ces mesures permettent d'éviter les limites engendrées par l'utilisation du seuil minimal de support seul. Cependant, la recherche de corrélations induit de nouveaux défis tels que le choix de la mesure appropriée, la réduction de la taille de l'ensemble des motifs associés, etc. À cet égard, nous présentons une étude critique des mesures de corrélation et des différents algorithmes s'y rapportant. Ensuite, nous proposons une représentation concise exacte des motifs corrélés fréquents vérifiant la mesure bond ainsi que l'algorithme CCPR_MINER dédié à l'extraction de la représentation proposée. Une étude expérimentale approfondie montre l'efficacité de CCPR_MINER et des taux de compacité très importants offerts par la représentation concise introduite