Fouille de sous-graphes fréquents à base d'arc consistance

par Brahim Douar

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean Sallantin et de Yahya Slimani.


  • Résumé

    Avec la croissance importante du besoin d'analyser une grande masse de données structurées tels que les composés chimiques, les structures de protéines ou même les réseaux sociaux, la fouille de sous-graphes fréquents est devenue un défi réel en matière de fouille de données. Ceci est étroitement lié à leur nombre exponentiel ainsi qu'à la NP-complétude du problème d'isomorphisme d'un sous-graphe général. Face à cette complexité, et pour gérer cette taille importante de l'espace de recherche, les méthodes classiques de fouille de graphes ont exploré des heuristiques de recherche basées sur le support, le langage de description des exemples (limitation aux chemins, aux arbres, etc.) ou des hypothèses (recherche de sous-arborescence communes, de chemins communs, etc.). Dans le cadre de cette thèse, nous nous basons sur une méthode d'appariement de graphes issue du domaine de la programmation par contraintes, nommée AC-projection, qui a le mérite d'avoir une complexité polynomiale. Nous introduisons des approches de fouille de graphes permettant d'améliorer les approches existantes pour ce problème. En particulier, nous proposons deux algorithmes, FGMAC et AC-miner, permettant de rechercher les sous-graphes fréquents à partir d'une base de graphes. Ces deux algorithmes profitent, différemment, des propriétés fortes intéressantes de l'AC-projection. En effet, l'algorithme FGMAC adopte un parcours en largeur de l'espace de recherche et exploite l'approche par niveau introduite dans Apriori, tandis que l'algorithme AC-miner parcourt l'espace en profondeur par augmentation de motifs, assurant ainsi une meilleure mise à l'échelle pour les grands graphes. Ces deux approches permettent l'extraction d'un type particulier de graphes, il s'agit de celui des sous-graphes AC-réduits fréquents. Dans un premier temps, nous prouvons, théoriquement, que l'espace de recherche de ces sous-graphes est moins important que celui des sous-graphes fréquents à un isomorphisme près. Ensuite, nous menons une série d'expérimentations permettant de prouver que les algorithmes FGMAC et AC-miner sont plus efficients que ceux de l'état de l'art. Au même temps, nous prouvons que les sous-graphes AC-réduits fréquents, en dépit de leur nombre sensiblement réduit, ont le même pouvoir discriminant que les sous-graphes fréquents à un isomorphisme près. Cette étude est menée en se basant sur une évaluation expérimentale de la qualité des sous-graphes AC-réduits fréquents dans un processus de classification supervisée de graphes.

  • Titre traduit

    Frequent subgraph mining with arc consistency


  • Résumé

    With the important growth of requirements to analyze large amount of structured data such as chemical compounds, proteins structures, social networks, to cite but a few, graph mining has become an attractive track and a real challenge in the data mining field. Because of the NP-Completeness of subgraph isomorphism test as well as the huge search space, frequent subgraph miners are exponential in runtime and/or memory use. In order to alleviate the complexity issue, existing subgraph miners have explored techniques based on the minimal support threshold, the description language of the examples (only supporting paths, trees, etc.) or hypothesis (search for shared trees or common paths, etc.). In this thesis, we are using a new projection operator, named AC-projection, which exhibits nice complexity properties as opposed to the graph isomorphism operator. This operator comes from the constraints programming field and has the advantage of a polynomial complexity. We propose two frequent subgraph mining algorithms based on the latter operator. The first one, named FGMAC, follows a breadth-first order to find frequent subgraphs and takes advantage of the well-known Apriori levelwise strategy. The second is a pattern-growth approach that follows a depth-first search space exploration strategy and uses powerful pruning techniques in order to considerably reduce this search space. These two approaches extract a set of particular subgraphs named AC-reduced frequent subgraphs. As a first step, we have studied the search space for discovering such frequent subgraphs and proved that this one is smaller than the search space of frequent isomorphic subgraphs. Then, we carried out experiments in order to prove that FGMAC and AC-miner are more efficient than the state-of-the-art algorithms. In the same time, we have studied the relevance of frequent AC-reduced subgraphs, which are much fewer than isomorphic ones, on classification and we conclude that we can achieve an important performance gain without or with non-significant loss of discovered pattern's quality.


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