Thèse soutenue

Contribution à la découverte de connaissances dans les bases de données : une approche par les objets symboliques

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Auteur / Autrice : Saliha Smadhi
Direction : Jean-Pierre Marciano
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de l'information
Date : Soutenance en 1997
Etablissement(s) : Aix-Marseille 3

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Les travaux exposes dans ce memoire abordent le probleme de l'extraction automatique des connaissances a partir des bases de donnees qui est un des aspects de la problematique de la decouverte de connaissances dans les bases de donnees (plus connue sous l'appellation de kdd, data mining). Une premiere contribution porte sur la proposition d'une methode d'extraction de connaissances fondee sur l'utilisation d'une approche symbolique-numerique basee sur les objets symboliques. L'originalite de cette methode reside dans le fait qu'elle utilise d'une part les informations positives, resultats d'une requete de selection, et d'autre part les informations negatives, donnees de la base qui ne satisfont pas la requete. Trois types de regles sont ainsi extraites: les regles de decision, les regles d'exception et les regles caracteristiques. Une deuxieme contribution porte sur les objets symboliques par l'introduction de la notion de treillis de galois d'objets symboliques. Nous proposons un algorithme d'exploration de ce type de treillis, pour generer des regles a partir de certaines proprietes extraites d'une vue d'une base de donnees. L'implementation informatique de la methode kdso (knowledge discovery by symbolic objects) est presentee