TSRuleGrowth : Extraction de règles de prédiction semi-ordonnées à partir d'une série temporelle d'éléments discrets, application dans un contexte d'intelligence ambiante
Résumé
This paper presents a new algorithm : TSRuleGrowth, looking for partially-ordered rules over a time series. This algorithm takes principles from the state of the art of rule mining and applies them to time series via a new notion of support. We apply this algorithm to real data from a connected environment, which extract user habits through different connected objects.
Cet article présente un nouvel algorithme : TSRuleGrowth, recherchant des règles de prédiction semi-ordonnées sur une série temporelle. Cet algorithme reprend les principes de l'état de l'art de la fouille de règles et les applique aux séries temporelles via une nouvelle notion de support. Nous l'appliquons à des données réelles provenant d'un environ-nement connecté. Cet algorithme extrait les habitudes des utilisateurs à travers différents objets connectés.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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