Multi-Objective Modeling and Optimisation for Knowledge Discovery
Modélisation et Optimisation Multi-Objectifs pour l’Extraction de Connaissance
Résumé
The objective of this thesis is to develop innovative approaches to effectively represent user preferences in multi-objective decision contexts for the extraction of interesting knowledge. Firstly, we introduce a new Constraint Programming (CP) model to efficiently extract Pareto optimal patterns (also known as skypatterns) that scales effectively. Next, we demonstrate how skypatterns can be leveraged to extract high-quality, non-redundant association rules without the need to set thresholds, in contrast to existing state-of-the-art approaches. We then go beyond Pareto optimality to represent user preferences by introducing a novel approach based on the Choquet integral, a complex aggregation function that accounts for interactions (positive or negative) between the measures used to evaluate pattern quality. Lastly, we present a new Java-based CP library for modeling and solving several pattern mining problems.
L’objectif de cette thèse est de développer des approches novatrices pour représenter efficacement les préférences de l’utilisateur, dans des contextes de décision multi-objectifs, en vue d’extraire des
connaissances intéressantes. Dans un premier temps, nous introduisons un nouveau modèle de Programmation Par Contraintes (PPC) pour extraire des motifs Pareto optimaux (aussi appelés kypatterns), qui passe à l’échelle. Nous montrons ensuite comment les skypatterns peuvent être utilisés pour extraire des règles d’association de haute qualité et non redondantes sans avoir à fixer de seuil, contrairement aux approches de l’état de l’art. Puis, nous allons plus loin que la Pareto optimalité pour représenter les préférences de l’utilisateur en introduisant une nouvelle approche basée sur l’intégrale de Choquet, une fonction d’aggrégation complexe qui permet de prendre en compte les interactions (positives ou négatives) entre les mesures utilisées pour évaluer la qualité d’un motif. Enfin, nous présentons une nouvelle librairie PPC écrite en Java pour modéliser et résoudre plusieurs problèmes de fouille de motifs.