National audienceNous proposons une méthode complète d'extraction de motifs temporels fréquents avec contraintes numériques à partir d'une séquence d'événements. Ces motifs, appelés chroniques, sont très expressifs par rapport aux motifs séquentiels plus «classiques» tels que les épisodes parallèles ou en série, ce qui implique une grande complexité dans la résolution complète. Un algorithme de résolution permettant l'introduction d'heuristiques et de contraintes utilisateur est proposé. Il est ensuite discuté comment mettre à profit les interactions avec l'utilisateur pour compenser sa grande complexité et le rendre praticable
International audienceL'extraction de motifs séquentiels vise à extraire des comportements récurrent...
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National audienceDans de nombreux domaines, la recherche de connaissances tempo-relles est très appr...
National audienceLa plupart des bases de données issues du monde réel sont constituées de données nu...
National audienceNous proposons une méthode originale pour extraire un résumé compact, représentatif...
International audienceDurant ces 10 dernières années, le domaine de la fouille de données a connu d'...
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National audienceIntroduite par Srikant et Agrawal (1996), la fouille de données séquentielles perme...
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International audienceUn motif séquentiel avec négation prend la forme d'un motif séquentiel pour le...
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International audienceL'extraction de motifs séquentiels vise à extraire des comportements récurrent...
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International audienceUn motif séquentiel avec négation prend la forme d'un motif séquentiel pour le...
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International audienceL'extraction de motifs séquentiels vise à extraire des comportements récurrent...
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