National audienceDans cet article nous proposons d'exploiter des mesures décrivant la qualité des données pour définir la qualité des règles d'associations résultant d'un processus de fouille. Nous proposons un modèle décisionnel probabiliste basé sur le coût de la sélection de règles légitimement, potentiellement intéres-santes ou inintéressantes si la qualité des données à l'origine de leur calcul est bonne, moyenne ou douteuse. Les expériences sur les données de KDD-CUP-98 montrent que les 10 meilleures règles sélectionnées d'après leurs mesures de support et confiance ne sont intéressantes que dans le cas où la qualité de leurs données est correcte voire améliorée
International audienceCet article aborde la tâche de détection d’événements, visant à identifier et ...
National audienceLa problématique de l'évaluation de la qualité sans image de référence est abordée ...
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International audienceLa multiplication des bases de données pose dans de nombreux domaines la quest...
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International audienceLe modèle formel de la logique mathématique permet de faire des raisonnements ...
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National audienceRendre les données météorologiques FAIR pour faciliter leur réutilisation est un en...
National audienceLorsqu’un système n’est connu qu’à travers un échantillon d’observations, il est us...
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