Extraction et sélection de motifs émergents minimaux : application à la chémoinformatique

Résumé : La découverte de motifs est une tâche importante en fouille de données. Cemémoire traite de l’extraction des motifs émergents minimaux. Nous proposons une nouvelleméthode efficace qui permet d’extraire les motifs émergents minimaux sans ou avec contraintede support ; contrairement aux méthodes existantes qui extraient généralement les motifs émergentsminimaux les plus supportés, au risque de passer à côté de motifs très intéressants maispeu supportés par les données. De plus, notre méthode prend en compte l’absence d’attributqui apporte une nouvelle connaissance intéressante.En considérant les règles associées aux motifs émergents avec un support élevé comme desrègles prototypes, on a montré expérimentalement que cet ensemble de règles possède unebonne confiance sur les objets couverts mais malheureusement ne couvre pas une bonne partiedes objets ; ce qui constitue un frein pour leur usage en classification. Nous proposons uneméthode de sélection à base de prototypes qui améliore la couverture de l’ensemble des règlesprototypes sans pour autant dégrader leur confiance. Au vu des résultats encourageants obtenus,nous appliquons cette méthode de sélection sur un jeu de données chimique ayant rapport àl’environnement aquatique : Aquatox. Cela permet ainsi aux chimistes, dans un contexte declassification, de mieux expliquer la classification des molécules, qui sans cette méthode desélection serait prédites par l’usage d’une règle par défaut.
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Thèse
Technologies Émergeantes [cs.ET]. Normandie Université, 2017. Français. 〈NNT : 2017NORMC223〉
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Soumis le : vendredi 15 décembre 2017 - 16:54:46
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Mouhamadou Bamba Kane. Extraction et sélection de motifs émergents minimaux : application à la chémoinformatique. Technologies Émergeantes [cs.ET]. Normandie Université, 2017. Français. 〈NNT : 2017NORMC223〉. 〈tel-01665320〉

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