Parallel itemset mining in massively distributed environments

par Saber Salah

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Florent Masseglia.

Le président du jury était Omar Boucelma.

Le jury était composé de Florent Masseglia, Omar Boucelma, Alexandre Termier, Arnaud Giacometti, Nadine Hilgert, Reza Akbarinia.

Les rapporteurs étaient Alexandre Termier, Arnaud Giacometti.

  • Titre traduit

    Fouille de motifs en parallèle dans des environnements massivement distribués


  • Résumé

    Le volume des données ne cesse de croître. À tel point qu'on parle aujourd'hui de "Big Data". La principale raison se trouve dans les progrès des outils informatique qui ont offert une grande flexibilité pour produire, mais aussi pour stocker des quantités toujours plus grandes. Les méthodes d'analyse de données ont toujours été confrontées à des quantités qui mettent en difficulté les capacités de traitement, ou qui les dépassent. Pour franchir les verrous technologiques associés à ces questions d'analyse, la communauté peut se tourner vers les techniques de calcul distribué. En particulier, l'extraction de motifs, qui est un des problèmes les plus abordés en fouille de données, présente encore souvent de grandes difficultés dans le contexte de la distribution massive et du parallélisme. Dans cette thèse, nous abordons deux sujets majeurs liés à l'extraction de motifs : les motifs fréquents, et les motifs informatifs (i.e., de forte entropie).


  • Résumé

    Le volume des données ne cesse de croître. À tel point qu'on parle aujourd'hui de "Big Data". La principale raison se trouve dans les progrès des outils informatique qui ont offert une grande flexibilité pour produire, mais aussi pour stocker des quantités toujours plus grandes.à l'extraction de motifs : les motifs fréquents, et les motifs informatifs (i.e., de forte entropie).


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