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Revue des Sciences et Technologies de l'Information
 

 ARTICLE VOL 30/6 - 2016  - pp.675-703  - doi:10.3166/ria.30.675-703
TITRE
Une contrainte globale pour l’extraction de motifs séquentiels

TITLE
A global constraint for sequential pattern mining

RÉSUMÉ
L’extraction de motifs séquentiels sous contraintes est un problème majeur en fouille de données. De nombreuses méthodes ad hoc efficaces on été proposées pour le résoudre, mais elles souffrent toutes d’un manque de généricité. Des approches basées sur la Programmation Par Contraintes (PPC) ont été récemment proposées, mais elles ne sont pas encore assez efficaces, principalement en raison de l’encodage utilisé. Dans cet article, nous proposons une contrainte globale basée sur le principe de projection qui permet de remédier à cet inconvénient. Les expérimentations menées montrent que notre approche surpasse clairement les approches PPC, et demeure compétitive avec les méthodes ad hoc sur de grandes bases de séquences.


ABSTRACT
Sequential pattern mining under constraints is a challenging data mining task. Many efficient ad hoc methods have been developed for mining sequential patterns, but they are all suffering from a lack of genericity. Recent works have investigated Constraint Programming (CP) methods, but they are not still effective because of their encoding. In this paper, we propose a global constraint based on the projected databases principle which remedies to this drawback. Experiments show that our approach clearly outperforms CP approaches and competes well with ad hoc methods on large datasets.


AUTEUR(S)
Amina KEMMAR, Yahia LEBBAH, Samir LOUDNI, Patrice BOIZUMAULT, Thierry CHARNOIS

MOTS-CLÉS
fouille de motifs séquentiels, projection préfixée, programmation par contraintes, contrainte globale.

KEYWORDS
sequential pattern mining, prefix-projection, constraint programming, global constraint.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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