Extraction de motifs séquentiels
| dc.contributor.author | Bentoumi, Ismail | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-30T13:12:38Z | |
| dc.date.available | 2018-01-30T13:12:38Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description.abstract | Dans le domaine de la fouille de données, l'extraction de motifs séquentiels est devenue, depuis son introduction, une technique majeure avec de nombreuses applications (analyse du comportement des consommateurs, bioinformatique, sécurité, etc.). Il existe de nombreux algorithmes permettant l’extraction de tels motifs. Ces propositions utilisent essentiellement deux méthodes, la première est basée sur le principe d’une recherche horizontale dans la base de données et qui s'inspire de la méthode traditionnelle Apriori. Et la deuxième utilise une recherche verticale très bien adaptée à cette problématique. Dans ce projet, nous appliquons des algorithmes d'extraction de motifs séquentiels sur des données réelles afin d’évaluer leurs performances. | en_US |
| dc.identifier.uri | http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/1798 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Faculté des Mathématiques et de l’Informatique - Université Mohamed BOUDIAF - M’sila | en_US |
| dc.subject | fouille de données, motifs séquentiels, règles d’association | en_US |
| dc.title | Extraction de motifs séquentiels | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |