Bibliografías temáticas / Extraction de motifs fréquents

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Capítulos de libros
  4. Actas de conferencias

Literatura académica sobre el tema "Extraction de motifs fréquents"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024

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Artículos de revistas sobre el tema "Extraction de motifs fréquents"

1

Leleu, Marion, Nicolas Méger y Christophe Rigotti. "Extraction de motifs séquentiels fréquents sous contraintes dans des données contenant des répétitions consécutives". Ingénierie des systèmes d'information 9, n.º 3-4 (24 de agosto de 2004): 133–59. http://dx.doi.org/10.3166/isi.9.3-4.133-159.

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2

Hamrouni, Tarek, Sadok Ben Yahia y Engelbert Mephu Nguifo. "Construction efficace du treillis des motifs fermés fréquents et extraction simultanée des bases génériques de règles". Mathématiques et sciences humaines, n.º 195 (15 de diciembre de 2011): 5–54. http://dx.doi.org/10.4000/msh.12081.

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3

Casali, Alain, Rosine Cicchetti, Lofti Lahal y Stéphane Lopes. "Couvertures parfaites des motifs fréquents". Ingénierie des systèmes d'information 10, n.º 2 (24 de abril de 2005): 117–38. http://dx.doi.org/10.3166/isi.10.2.117-138.

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4

BALLIVET DERÉGLOIX, S., O. MAURIN, S. HABAS y P. LAFOURCADE. "La demande de soins dans un service médical à N’Djamena, Tchad." Médecine et Armées Vol. 41 No. 4, Volume 41, Numéro 4 (1 de octubre de 2013): 317–22. http://dx.doi.org/10.17184/eac.6690.

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Resumen
Introduction : les éléments français du Tchad, basés sur la base Kosseï à N’Djamena, installés au Tchad depuis plus d’une trentaine d’années dans le cadre de l’opération « Épervier », disposent d’un service médical qui offre à la population locale des soins gratuits. L’étude des motifs de consultation dans cette structure nous paraissait intéressante, d’une part pour aider à la description des champs de la pratique de médecine « générale » en milieu urbain, et d’autre part pour identifier la liste des 20 motifs de consultation les plus fréquents. Ce travail consistait à collecter les motifs de consultation de la structure de soins à travers une enquête descriptive menée au cours de 30 journées aléatoirement choisies entre mars et juin 2011. Résultats : au cours de cette investigation, 614 motifs de consultations ont été notifiés et décrits selon la classification internationale des soins primaires. Les consultants étaient majoritairement des femmes (55 %), avec un âge médian de 21 ans. Les maladies digestives et respiratoires étaient respectivement les deux premiers motifs de consultation. Les 20 motifs les plus fréquents représentaient 79,4 % de l’ensemble des motifs de consultation. Les « diarrhées », « toux » et les « fièvres » représentaient les trois causes les plus fréquentes avec des fréquences respectives de 17 %, 10 % et 8 %. Discussion : la demande de soins dans cette structure de médecine générale reflétait l’ampleur des infections digestives et respiratoires aiguës. Conclusion : la liste des 20 principaux motifs de consultation peut être le point de départ pour la création d’une matrice d’association symptômes-diagnostics utilisable sur le terrain par le praticien, mais aussi dans les universités locales pour la constitution d’un curriculum de formation médicale répondant aux besoins de la population.
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5

Yaya, Traoré, Talibouya Diop Cheik, Kamara-Sangare Fatou, Malo Sadouanouan, Lo Moussa y Ouaro Stanislas. "Motifs fréquents pour améliorer la catégorisation dans un wiki sémantique". Ingénierie des systèmes d'information 21, n.º 5-6 (28 de diciembre de 2016): 83–106. http://dx.doi.org/10.3166/isi.21.5-6.83-106.

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Ales, Zacharie, Alexandra Pauchet, Arnaud Klippel, Laurent Vercouter y Chritian Gout. "Extraction de motifs dialogiques bidimensionnels". Revue d'intelligence artificielle 29, n.º 6 (28 de diciembre de 2015): 655–83. http://dx.doi.org/10.3166/ria.29.655-683.

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7

Rioult, François. "Découverte de motifs fréquents dans les bases de données. Un cadre formel pour les méthodes". Ingénierie des systèmes d'information 9, n.º 3-4 (24 de agosto de 2004): 211–40. http://dx.doi.org/10.3166/isi.9.3-4.211-240.

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Clive, Barbara A., Kenneth I. Shulman y Maria L. Zorzitto. "Geriatric Liaison: An Approach to Medical Management on a Psychogeriatric Unit in a General Hospital". Canadian Journal on Aging / La Revue canadienne du vieillissement 10, n.º 1 (1991): 56–63. http://dx.doi.org/10.1017/s071498080000725x.

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Resumen
RÉSUMÉCette étude descriptive et rétrospective s'est déroulée dans une unité psychogériatrique d'un hôpital universitaire sur une période de deux ans. Les caractéristiques démographiques, la médication et les motifs de la fin du séjour de 98 patients ont été observés. Les gériatres de l'unité ont vu 39.8 pour cent des patients. Les hommes ont un besoin plus élevé que les femmes de soins d'un gériatre. La durée de séjour est plus élevé pour ceux qui ont une consultation gériatrique. Les diagnostics les plus fréquents sont de l'ordre des troubles affectifs. La consultation est justifiée par des affections neurologiques et cardiaques. L'encadrement offert par l'unité gériatrique est excellent pour la formation gériatrique et psychiatrique.
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BERKHOUT, C. "Luminothérapie dans les troubles du sommeil. Une revue systématique et méta-analyse". EXERCER 35, n.º 203 (1 de mayo de 2024): 203–5. http://dx.doi.org/10.56746/exercer.2024.203.203.

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Resumen
Publication originale de Chambe J, Reynaud E, Maruani J, Fraih E, Geoffroy PA, Bourgin P (Université de Strasbourg) L’insomnie touche 30 à 50 % de la population adulte et la prévalence de l’insomnie chronique est estimée entre 5 et 7 %, selon les études, les pays et les classifications. Les troubles du sommeil font partie des dix motifs de consultation les plus fréquents en médecine générale et les médecins comme les patients recherchent des traitements alternatifs aux hypnotiques. Ces derniers représentent une solution à court terme. Néanmoins, ils sont régulièrement utilisés comme traitement à long terme devant la pression des patients insomniaques et la difficulté de mise en place des règles d’hygiène du sommeil et des thérapies cognitivo-comportementales (TCC). Des alternatives thérapeutiques sont donc toujours recherchées, et la luminothérapie (LT) pourrait en faire partie.
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Masseglia, Florent, Maguelonne Teisseire y Pascal Poncelet. "Extraction de motifs séquentiels. Problèmes et méthodes". Ingénierie des systèmes d'information 9, n.º 3-4 (24 de agosto de 2004): 183–210. http://dx.doi.org/10.3166/isi.9.3-4.183-210.

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Más fuentes

Tesis sobre el tema "Extraction de motifs fréquents"

1

Julea, Andreea Maria. "Extraction de motifs spatio-temporels dans des séries d'images de télédétection : application à des données optiques et radar". Phd thesis, Université de Grenoble, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00652810.

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Resumen
Les Séries Temporelles d'Images Satellitaires (STIS), visant la même scène en évolution, sont très intéressantes parce qu'elles acquièrent conjointement des informations temporelles et spatiales. L'extraction de ces informations pour aider les experts dans l'interprétation des données satellitaires devient une nécessité impérieuse. Dans ce mémoire, nous exposons comment on peut adapter l'extraction de motifs séquentiels fréquents à ce contexte spatio-temporel dans le but d'identifier des ensembles de pixels connexes qui partagent la même évolution temporelle. La démarche originale est basée sur la conjonction de la contrainte de support avec différentes contraintes de connexité qui peuvent filtrer ou élaguer l'espace de recherche pour obtenir efficacement des motifs séquentiels fréquents groupés (MSFG) avec signification pour l'utilisateur. La méthode d'extraction proposée est non supervisée et basée sur le niveau pixel. Pour vérifier la généricité du concept de MSFG et la capacité de la méthode proposée d'offrir des résultats intéressants à partir des SITS, sont réalisées des expérimentations sur des données réelles optiques et radar.
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2

Pennerath, Frédéric. "Méthodes d'extraction de connaissances à partir de données modélisables par des graphes : Application à des problèmes de synthèse organique". Phd thesis, Université Henri Poincaré - Nancy I, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00436568.

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Resumen
Des millions de réactions chimiques sont décrites dans des bases de données sous la forme de transformations de graphes moléculaires. Cette thèse propose différentes méthodes de fouille de donnés pour extraire des motifs pertinents contenus dans ces graphes et ainsi aider les chimistes à améliorer leurs connaissances des réactions chimiques et des molécules. Ainsi on commence par montrer comment le problème central de la recherche des schémas de réactions fréquents peut se résoudre à l'aide de méthodes existantes de recherche de sous-graphes fréquents. L'introduction du modèle général des motifs les plus informatifs permet ensuite de restreindre l'analyse de ces motifs fréquents à un nombre réduit de motifs peu redondants et représentatifs des données. Si l'application du modèle aux bases de réactions permet d'identifier de grandes familles de réactions, le modèle est inadapté pour extraire les schémas caractéristiques de méthodes de synthèse (schémas CMS) dont la fréquence est trop faible. Afin de surmonter cet obstacle, est ensuite introduite une méthode de recherche heuristique fondée sur une contrainte d'intervalle entre graphes et adaptée à l'extraction de motifs de très faible fréquence. Cette méthode permet ainsi de déterminer à partir d'exemples de réactions et sous certaines conditions le schéma CMS sous-jacent à une réaction donnée. La même approche est ensuite utilisée pour traiter le problème de la classification supervisée de sommets ou d'arêtes fondée sur leurs environnements puis exploitée pour évaluer la formabilité des liaisons d'une molécule. Les résultats produits ont pu être analysés par des experts de la synthèse organique et sont très encourageants.
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3

Papon, Pierre-Antoine. "Extraction optimisée de règles d'association positives et négatives intéressantes". Thesis, Clermont-Ferrand 2, 2016. http://www.theses.fr/2016CLF22702/document.

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Resumen
L’objectif de la fouille de données consiste à extraire des connaissances à partir de grandes masses de données. Les connaissances extraites peuvent prendre différentes formes. Dans ce travail, nous allons chercher à extraire des connaissances uniquement sous la forme de règles d’association positives et de règles d’association négatives. Une règle d’association négative est une règle dans laquelle la présence ainsi que l’absence d’une variable peuvent être utilisées. En considérant l’absence des variables dans l’étude, nous allons élargir la sémantique des connaissances et extraire des informations non détectables par les méthodes d’extraction de règles d’association positives. Cela va par exemple permettre aux médecins de trouver des caractéristiques qui empêchent une maladie de se déclarer, en plus de chercher des caractéristiques déclenchant une maladie. Cependant, l’ajout de la négation va entraîner différents défis. En effet, comme l’absence d’une variable est en général plus importante que la présence de ces mêmes variables, les coûts de calculs vont augmenter exponentiellement et le risque d’extraire un nombre prohibitif de règles, qui sont pour la plupart redondantes et inintéressantes, va également augmenter. Afin de remédier à ces problèmes, notre proposition, dérivée de l’algorithme de référence A priori, ne va pas se baser sur les motifs fréquents comme le font les autres méthodes. Nous définissons donc un nouveau type de motifs : les motifs raisonnablement fréquents qui vont permettre d’améliorer la qualité des règles. Nous nous appuyons également sur la mesure M G pour connaître les types de règles à extraire mais également pour supprimer des règles inintéressantes. Nous utilisons également des méta-règles nous permettant d’inférer l’intérêt d’une règle négative à partir d’une règle positive. Par ailleurs, notre algorithme va extraire un nouveau type de règles négatives qui nous semble intéressant : les règles dont la prémisse et la conclusion sont des conjonctions de motifs négatifs. Notre étude se termine par une comparaison quantitative et qualitative aux autres algorithmes d’extraction de règles d’association positives et négatives sur différentes bases de données de la littérature. Notre logiciel ARA (Association Rules Analyzer ) facilite l’analyse qualitative des algorithmes en permettant de comparer intuitivement les algorithmes et d’appliquer en post-traitement différentes mesures de qualité. Finalement, notre proposition améliore l’extraction au niveau du nombre et de la qualité des règles extraites mais également au niveau du parcours de recherche des règles
The purpose of data mining is to extract knowledge from large amount of data. The extracted knowledge can take different forms. In this work, we will seek to extract knowledge only in the form of positive association rules and negative association rules. A negative association rule is a rule in which the presence and the absence of a variable can be used. When considering the absence of variables in the study, we will expand the semantics of knowledge and extract undetectable information by the positive association rules mining methods. This will, for example allow doctors to find characteristics that prevent disease instead of searching characteristics that cause a disease. Nevertheless, adding the negation will cause various challenges. Indeed, as the absence of a variable is usually more important than the presence of these same variables, the computational costs will increase exponentially and the risk to extract a prohibitive number of rules, which are mostly redundant and uninteresting, will also increase. In order to address these problems, our proposal, based on the famous Apriori algorithm, does not rely on frequent itemsets as other methods do. We define a new type of itemsets : the reasonably frequent itemsets which will improve the quality of the rules. We also rely on the M G measure to know which forms of rules should be mined but also to remove uninteresting rules. We also use meta-rules to allow us to infer the interest of a negative rule from a positive one. Moreover, our algorithm will extract a new type of negative rules that seems interesting : the rules for which the antecedent and the consequent are conjunctions of negative itemsets. Our study ends with a quantitative and qualitative comparison with other positive and negative association rules mining algorithms on various databases of the literature. Our software ARA (Association Rules Analyzer ) facilitates the qualitative analysis of the algorithms by allowing to compare intuitively the algorithms and to apply in post-process treatments various quality measures. Finally, our proposal improves the extraction in the number and the quality of the extracted rules but also in the rules search path
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Fiot, Céline. "Extraction de séquences fréquentes : des données numériques aux valeurs manquantes". Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2007. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00179506.

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La quantité de données aujourd'hui emmagasinées dans tous les domaines ainsi que leur diversité d'origines et de formats rendent impossibles l'analyse, le résumé ou l'extraction manuelle de connaissances. Pour répondre à ces besoins, diverses communautés se sont intéressées à la conception et au développement d'outils permettant d'extraire automatiquement de la connaissance de ces grandes bases. Désormais ces travaux visent à prendre en compte l'hétérogénéité de ces données, de leur format et de leur qualité. Notre travail s'inscrit dans cet axe de recherche et, plus précisément, dans le contexte de la découverte de schémas fréquents à partir de données regroupées sous la forme de séquences ordonnées. Ces schémas, appelés motifs séquentiels, n'étaient jusqu'alors extraits que sur des bases de données de séquences symboliques et parfaites, c'est-à-dire des bases ne contenant que des informations binaires ou pouvant être traitées comme telles et ne contenant aucun enregistrement incomplet. Nous avons donc proposé plusieurs améliorations des techniques d'extraction de séquences fréquentes afin de prendre en compte des données hétérogènes, incomplètes, incertaines ou mal connues de leur utilisateur, tout en minimisant les pertes éventuelles d'informations. Ainsi, le travail présenté dans cette thèse comporte la mise en oeuvre d'un cadre pour l'extraction de motifs séquentiels en présence de données numériques quantitatives, la définition de contraintes temporelles relâchées autorisant l'utilisateur à spécifier des contraintes temporelles approximatives et permettant un tri des résultats obtenus selon un indice de précision temporelle, enfin, le développement de deux approches pour l'extraction de motifs séquentiels sur des données symboliques incomplètes.
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Fiot, Céline. "Extraction de séquences fréquentes : des données numériques aux valeurs manquantes". Phd thesis, Montpellier 2, 2007. http://www.theses.fr/2007MON20056.

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La quantité de données aujourd'hui emmagasinées dans tous les domaines ainsi que leur diversité d'origines et de formats rendent impossibles l'analyse, le résumé ou l'extraction manuelle de connaissances. Pour répondre à ces besoins, diverses communautés se sont intéressées à la conception et au développement d'outils permettant d'extraire automatiquement de la connaissance de ces grandes bases. Désormais ces travaux visent à prendre en compte l'hétérogénéité de ces données, de leur format et de leur qualité. Notre travail s'inscrit dans cet axe de recherche et, plus précisément, dans le contexte de la découverte de schémas fréquents à partir de données regroupées sous la forme de séquences ordonnées. Ces schémas, appelés motifs séquentiels, n'étaient jusqu'alors extraits que sur des bases de données de séquences symboliques et parfaites, c'est-à-dire des bases ne contenant que des informations binaires ou pouvant être traitées comme telles et ne contenant aucun enregistrement incomplet. Nous avons donc proposé plusieurs améliorations des techniques d'extraction de séquences fréquentes afin de prendre en compte des données hétérogènes, incomplètes, incertaines ou mal connues de leur utilisateur, tout en minimisant les pertes éventuelles d'informations. Ainsi, le travail présenté dans cette thèse comporte la mise en oeuvre d'un cadre pour l'extraction de motifs séquentiels en présence de données numériques quantitatives, la définition de contraintes temporelles relâchées autorisant l'utilisateur à spécifier des contraintes temporelles approximatives et permettant un tri des résultats obtenus selon un indice de précision temporelle, enfin, le développement de deux approches pour l'extraction de motifs séquentiels sur des données symboliques incomplètes.
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Raïssi, Chedy. "Extraction de Séquences Fréquentes : Des Bases de Données Statiques aux Flots de Données". Phd thesis, Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00351626.

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Extraction de séquences fréquentes : des bases de données statiques aux flots de données Il est reconnu aujourd'hui que l'être humain est généralement noyé sous une profusion d'informations et que sa capacité d'analyse n'est plus capable de faire face au volume sans cesse croissant de données. C'est dans ce contexte qu'est né le processus d'Extraction de Connaissance dans les bases de Données. Un des buts de ce processus est de passer d'un grand volume d'informations à un petit ensemble de connaissances à fortes valeurs ajoutées pour l'analyste ou le décideur. De plus, le processus d'ECD n'est pas un processus monolithique et univoque au cours duquel il s'agirait d'appliquer un principe général à tous les types de données stockées ou récupérées. Ainsi, une des étapes de ce processus qu'est la fouille de données peut se dériver sous plusieurs formes tels que : le clustering, la classification, l'extraction d'itemset et de règles d'associations, l'extraction de structures plus complexes tels que les épisodes, les graphes ou comme dans le cadre de cette thèse l'extraction de motifs séquentiels. Malheureusement, dans un monde sans cesse en évolution, le contexte dans lequel les travaux d'ECD ont été définis ces dernières années considérait que les données, sur lesquelles la fouille était réalisée, étaient disponibles dans des bases de données statiques. Aujourd'hui, suite au développement de nouvelles technologies et applications associées, nous devons faire face à de nouveaux modèles dans lesquels les données sont disponibles sous la forme de flots. Une question se pose alors : quid des approches d'extraction de connaissances traditionnelles ? Dans ce mémoire, nous présentons un ensemble de résultat sur les motifs séquentiels dans les bases de données d'un point de vue des représentations condensées et des méthodes d'échantillonnage puis nous étendons nos différentes approches afin de prendre en compte le nouveau modèle des flots de données. Nous présentons des algorithmes permettant ainsi l'extraction de motifs séquentiels (classiques et multidimensionnels) sur les flots. Des expérimentations menées sur des données synthétiques et sur des données réelles sont rapportées et montrent l'intérêt de nos propositions.
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Raissi, Chedy. "Extraction de séquences fréquentes : des bases de données statiques aux flots de données". Montpellier 2, 2008. http://www.theses.fr/2008MON20063.

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Faci, Adam. "Représentation, simulation et exploitation de connaissances dans le formalisme des graphes conceptuels". Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. http://www.theses.fr/2022SORUS419.

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Cette thèse aborde le domaine de la représentation des connaissances sous forme de graphes conceptuels, un formalisme de représentation structurée des connaissances proposant des outils de manipulation efficaces. Il existe une multitudes de problématiques en intelligence artificielles symbolique concernant la représentation des connaissances en général, et en particulier sur la représentation concise d’un grand nombre d’informations. Les graphes conceptuels, par la possibilité de représenter visuellement différentes sortes de connaissances, notamment ontologiques et factuelle, et la proposition d’outils de manipulation efficaces, offrent un cadre parfait pour la réponse à ces problématiques. Nous effectuons une étude comparative des extensions floues des graphes conceptuels, puis nous proposons un algorithme de simulation de graphes conceptuels ainsi qu'un algorithme efficace d'extraction de motifs fréquents non-redondants, avec les connaissances ontologiques
This thesis addresses the field of knowledge representation in conceptual graphs, a structured knowledge representation formalism that provides efficient manipulation tools. There are many challenges in symbolic artificial intelligence concerning the representation of knowledge in general, and in particular the concise representation of a large amount of information. Conceptual graphs, by their ability to visually represent different kinds of knowledge, mainly ontological and factual, and by offering efficient manipulation tools, provide a perfect framework for the answer to these problems. We conduct a comparative study of fuzzy extensions of conceptual graphs, then we propose an algorithm for conceptual graphs simulation as well as an efficient algorithm for extracting frequent patterns that are not redundant with ontological knowledge
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Gosselin, Stéphane. "Recherche de motifs fréquents dans une base de cartes combinatoires". Phd thesis, Université Claude Bernard - Lyon I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00838571.

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Une carte combinatoire est un modèle topologique qui permet de représenter les subdivisions de l'espace en cellules et les relations d'adjacences et d'incidences entre ces cellules en n dimensions. Cette structure de données est de plus en plus utilisée en traitement d'images, mais elle manque encore d'outils pour les analyser. Notre but est de définir de nouveaux outils pour les cartes combinatoires nD. Nous nous intéressons plus particulièrement à l'extraction de sous-cartes fréquentes dans une base de cartes. Nous proposons deux signatures qui sont également des formes canoniques de cartes combinatoires. Ces signatures ont chacune leurs avantages et leurs inconvénients. La première permet de décider de l'isomorphisme entre deux cartes en temps linéaire, en contrepartie le coût de stockage en mémoire est quadratique en la taille de la carte. La seconde signature a un coût de stockage en mémoire linéaire en la taille de la carte, cependant le temps de calcul de l'isomorphisme est quadratique. Elles sont utilisables à la fois pour des cartes connexes, non connexes, valuées ou non valuées. Ces signatures permettent de représenter une base de cartes combinatoires et de rechercher un élément de manière efficace. De plus, le temps de recherche ne dépend pas du nombre de cartes présent dans la base. Ensuite, nous formalisons le problème de recherche de sous-cartes fréquentes dans une base de cartes combinatoires nD. Nous implémentons deux algorithmes pour résoudre ce problème. Le premier algorithme extrait les sous-cartes fréquentes par une approche en largeur tandis que le second utilise une approche en profondeur. Nous comparons les performances de ces deux algorithmes sur des bases de cartes synthétiques. Enfin, nous proposons d'utiliser les motifs fréquents dans une application de classification d'images. Chaque image est décrite par une carte qui est transformée en un vecteur représentant le nombre d'occurrences des motifs fréquents. À partir de ces vecteurs, nous utilisons des techniques classiques de classification définies sur les espaces vectoriels. Nous proposons des expérimentations en classification supervisée et non supervisée sur deux bases d'images.
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Salleb, Ansaf. "Recherche de motifs fréquents pour l'extraction de règles d'association et de caractérisation". Orléans, 2003. http://www.theses.fr/2003ORLE2064.

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La fouille de données est un domaine de recherche en plein essor visant à extraire des connaissances à partir de grandes quantités de données. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'extraction de motifs fréquents dans les bases de données. Cette étape à la fois importante et coûteuse, est commune à plusieurs tâches de fouille de données. Parmi celles-ci, nous avons étudié la recherche de règles d'association et la recherche de règles de caractérisation, fondées l'une comme l'autre sur la recherche de motifs fréquents. D'une part, nous nous sommes intéressés à l'extraction de motifs fréquents dans des bases dites transactionnelles. Ces bases se présentent comme des multi-ensembles de transactions, où chaque transaction est constituée d'un ensemble d'items, appelé itemset. Nous proposons dans ce cadre une approche booléenne pour la recherche des itemsets fréquents. L'idée est de représenter une base de transactions par une fonction à variables booléennes et à valeurs entières. L'étude menée a non seulement montré l'efficacité de l'approche pour représenter et charger les bases de transactions denses en mémoire, mais aussi l'intérêt de l'utilisation de ce format condensé pour l'extraction des itemsets fréquents maximaux. D'autre part, l'extraction des motifs fréquents dans des bases de données représentant des objets et leurs relations, comme par exemple les bases de données relationnelles et géographiques, est un problème non trivial, étant donné la complexité de l'espace de recherche. Ceci nous a poussé à orienter nos recherches vers d'autres types de règles plus ciblées telles que les règles de caractérisation. Nous proposons un cadre général pour la caractérisation d'un ensemble d'objets, appelé ensemble 'cible', en nous basant non seulement sur leurs propriétés propres mais aussi sur les propriétés de tous les objets qui leur sont liés directement ou indirectement.
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Más fuentes

Capítulos de libros sobre el tema "Extraction de motifs fréquents"

1

Pisanti, Nadia, Alexandra M. Carvalho, Laurent Marsan y Marie-France Sagot. "RISOTTO: Fast Extraction of Motifs with Mismatches". En LATIN 2006: Theoretical Informatics, 757–68. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11682462_69.

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Parida, Laxmi, Cinzia Pizzi y Simona E. Rombo. "Characterization and Extraction of Irredundant Tandem Motifs". En String Processing and Information Retrieval, 385–97. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-34109-0_41.

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Carvalho, Alexandra M., Ana T. Freitas, Arlindo L. Oliveira y Marie-France Sagot. "Efficient Extraction of Structured Motifs Using Box-Links". En String Processing and Information Retrieval, 267–68. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30213-1_37.

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Chinazzo, André, Christian De Schryver, Katharina Zweig y Norbert Wehn. "Increasing the Sampling Efficiency for the Link Assessment Problem". En Lecture Notes in Computer Science, 39–56. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-21534-6_3.

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Resumen
AbstractComplex graphs are at the heart of today’s big data challenges like recommendation systems, customer behavior modeling, or incident detection systems. One reoccurring task in these fields is the extraction of network motifs, which are subgraphs that are reoccurring and statistically significant. To assess the statistical significance of their occurrence, the observed values in the real network need to be compared to their expected value in a random graph model.In this chapter, we focus on the so-called Link Assessment (LA) problem, in particular for bipartite networks. Lacking closed-form solutions, we require stochastic Monte Carlo approaches that raise the challenge of finding appropriate metrics for quantifying the quality of results (QoR) together with suitable heuristics that stop the computation process if no further increase in quality is expected. We provide investigation results for three quality metrics and show that observing the right metrics reveals so-called phase transitions that can be used as a reliable basis for such heuristics. Finally, we propose a heuristic that has been evaluated with real-word datasets, providing a speedup of $$15.4\times $$ 15.4 × over previous approaches.
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"Motifs in Sequences: Localization and Extraction". En Compact Handbook of Computational Biology, 59–110. CRC Press, 2004. http://dx.doi.org/10.1201/9780203021415-6.

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Ferreira, Pedro Gabriel y Paulo Jorge Azevedo. "Deterministic Motif Mining in Protein Databases". En Database Technologies, 2632–56. IGI Global, 2009. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-60566-058-5.ch158.

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Resumen
Protein sequence motifs describe, through means of enhanced regular expression syntax, regions of amino acids that have been conserved across several functionally related proteins. These regions may have an implication at the structural and functional level of the proteins. Sequence motif analysis can bring significant improvements towards a better understanding of the protein sequence- structure-function relation. In this chapter, we review the subject of mining deterministic motifs from protein sequence databases. We start by giving a formal definition of the different types of motifs and the respective specificities. Then, we explore the methods available to evaluate the quality and interest of such patterns. Examples of applications and motif repositories are described. We discuss the algorithmic aspects and different methodologies for motif extraction. A brief description on how sequence motifs can be used to extract structural level information patterns is also provided.
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Ferreira, Pedro Gabriel y Paulo Jorge Azevedo. "Deterministic Motif Mining in Protein Databases". En Successes and New Directions in Data Mining, 116–40. IGI Global, 2008. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59904-645-7.ch006.

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Protein sequence motifs describe, through means of enhanced regular expression syntax, regions of amino-acids that have been conserved across several functionally related proteins. These regions may have an implication at the structural and functional level of the proteins. Sequence motif analysis can bring significant improvements towards a better understanding of the protein sequence-structure-function relation. In this chapter we review the subject of mining deterministic motifs from protein sequence databases. We start by giving a formal definition of the different types of motifs and the respective specificities. Then, we explore the methods available to evaluate the quality and interest of such patterns. Examples of applications and motif repositories are described. We discuss the algorithmic aspects and different methodologies for motif extraction. A briefly description on how sequence motifs can be used to extract structural level information patterns is also provided.
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Ferreira, Pedro Gabriel y Paulo Jorge Azevedo. "Deterministic Motif Mining in Protein Databases". En Data Warehousing and Mining, 1722–46. IGI Global, 2008. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-59904-951-9.ch102.

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Resumen
Protein sequence motifs describe, through means of enhanced regular expression syntax, regions of amino-acids that have been conserved across several functionally related proteins. These regions may have an implication at the structural and functional level of the proteins. Sequence motif analysis can bring significant improvements towards a better understanding of the protein sequence-structure-function relation. In this chapter we review the subject of mining deterministic motifs from protein sequence databases. We start by giving a formal definition of the different types of motifs and the respective specificities. Then, we explore the methods available to evaluate the quality and interest of such patterns. Examples of applications and motif repositories are described. We discuss the algorithmic aspects and different methodologies for motif extraction. A briefly description on how sequence motifs can be used to extract structural level information patterns is also provided.
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Stanco, Filippo, Davide Tanasi, Giuseppe Claudio Guarnera y Giovanni Gallo. "Automatic Classification of Decorative Patterns in the Minoan Pottery of Kamares Style". En Geographic Information Systems, 1132–50. IGI Global, 2013. http://dx.doi.org/10.4018/978-1-4666-2038-4.ch068.

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Resumen
An important feature of the Minoan culture is the pottery of Kamares style, that documents the Cretan cultural production between the first half of the 2nd millennium BC. This high level painted production, characterized by the combination of several diverse motifs, presents an enormous decorative repertoire. The extraordinary variety of combinations between elementary motifs according to a complex visual syntax makes interesting the automatic identification of the motifs, particularly upon potsherds. A complete pipeline to accomplish this task is still a challenge to Computer Vision and Pattern Recognition. Starting from a digital image ROI identification, motif extraction, robust contour detection should be performed to obtain a bag of digital shapes. In a second phase each of the extracted shapes has to be classified according to prototypes in a database produced by an expert. The co-occurrence of the different shapes in a specimen will, in turn, be used to help the archaeologists in the cultural and even chronological setting.
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Glasgow, Janice y Evan Steeg. "Motif Discovery in Protein Structure Databases". En Pattern Discovery in Biomolecular Data. Oxford University Press, 1999. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195119404.003.0011.

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Resumen
The field of knowledge discovery is concerned with the theory and processes involved in the representation and extraction of patterns or motifs from large databases. Discovered patterns can be used to group data into meaningful classes, to summarize data, or to reveal deviant entries. Motifs stored in a database can be brought to bear on difficult instances of structure prediction or determination from X-ray crystallography or nuclear magnetic resonance (NMR) experiments. Automated discovery techniques are central to understanding and analyzing the rapidly expanding repositories of protein sequence and structure data. This chapter deals with the discovery of protein structure motifs. A motif is an abstraction over a set of recurring patterns observed in a dataset; it captures the essential features shared by a set of similar or related objects. In many domains, such as computer vision and speech recognition, there exist special regularities that permit such motif abstraction. In the protein science domain, the regularities derive from evolutionary and biophysical constraints on amino acid sequences and structures. The identification of a known pattern in a new protein sequence or structure permits the immediate retrieval and application of knowledge obtained from the analysis of other proteins. The discovery and manipulation of motifs—in DNA, RNA, and protein sequences and structures—is thus an important component of computational molecular biology and genome informatics. In particular, identifying protein structure classifications at varying levels of abstraction allows us to organize and increase our understanding of the rapidly growing protein structure datasets. Discovered motifs are also useful for improving the efficiency and effectiveness of X-ray crystallographic studies of proteins, for drug design, for understanding protein evolution, and ultimately for predicting the structure of proteins from sequence data. Motifs may be designed by hand, based on expert knowledge. For example, the Chou-Fasman protein secondary structure prediction program (Chou and Fasman, 1978), which dominated the field for many years, depended on the recognition of predefined, user-encoded sequence motifs for α-helices and β-sheets. Several hundred sequence motifs have been cataloged in PROSITE (Bairoch, 1992); the identification of one of these motifs in a novel protein often allows for immediate function interpretation.
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Actas de conferencias sobre el tema "Extraction de motifs fréquents"

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Carvalho, Alexandra M., Arlindo L. Oliveira, Ana T. Freitas y Marie-France Sagot. "A parallel algorithm for the extraction of structured motifs". En the 2004 ACM symposium. New York, New York, USA: ACM Press, 2004. http://dx.doi.org/10.1145/967900.967932.

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2

Riyadh, Benammar, Véronique Eglin y Christine Largeron. "Extraction of Musical Motifs from Handwritten Music Score Images". En 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2019. http://dx.doi.org/10.5220/0007577400002108.

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3

Riyadh, Benammar, Véronique Eglin y Christine Largeron. "Extraction of Musical Motifs from Handwritten Music Score Images". En 14th International Conference on Computer Vision Theory and Applications. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2019. http://dx.doi.org/10.5220/0007577404280435.

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4

Maletzke, Andre G., Huei D. Lee, Gustavo E. A. P. A. Batista, Solange O. Rezende, Renato B. Machado, Richardson F. Voltolini, Joylan N. Maciel y Fabiano Silva. "Time Series Classification using Motifs and Characteristics Extraction: A Case Study on ECG Databases". En Fourth International Workshop on Knowledge Discovery, Knowledge Management and Decision Support. Paris, France: Atlantis Press, 2013. http://dx.doi.org/10.2991/.2013.40.

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