Extraction de motifs séquentiels sous contraintes multiples (poster)
Texte intégral
Documents relatifs
Dans cette section, nous présentons les informa- tions relatives aux données que nous souhaitons fouiller et les motifs séquentiels qui sont la base de notre approche.. Les
Le nombre de localisations pour chaque patron sur chaque séquence est au plus de L, donc le nombre de combinaisons d’enracinements entre deux patrons sur toutes les séquences est
Précisément, une solution de MMP est une matrice cohérente avec les contraintes et maximale pour l’exclusion forte relativement aux contraintes de domaine et de coefficients, i.e.,
Nous proposons dans cette section une description formelle de la notion de contexte, et définissons les notions nécessaires pour appréhender les motifs séquentiels contextuels..
Dans le contexte classique (une seule dimension d’analyse) d’extraction de règles d’asso- ciation ou motifs séquentiels, il existe plusieurs travaux qui prennent en compte
Plus précisément, il existe 249 capteurs par train, dont 232 capteurs de température partagés sur les différents composants (e.g. roues, moteurs, etc.), 16 capteurs
GETC étant utilisé comme prétraitement pour la prise en compte de contraintes temporelles en vue de l’extraction de motifs séquentiels, il doit générer absolument toutes
Les méthodes de clustering proposées représentent la première étape de notre mé- thode d'extraction de motifs séquentiels approximatifs dans les ux de données, mais ces