Vers une modélisation booléenne des règles d’association

Abstract

Résumé. L'extraction de règles d'association est une tâche populaire en fouille de données. L'une des premières méthodes utilisées est la méthode GUHA initiée par Hajek, Havel et Chytil [9], ensuite l’algorithme APRIORI, issu des travaux d’Agrawal, Imielinski, Swami et Srikant [6], [7]. Seulement ces méthodes produisent une trop grande masse de règles, ce qui induit un coût considérable en volume et en temps de traitement. Dans cet article, nous proposons une extraction de règles d’association assistée par une modélisation booléenne des résultats obtenus, dans le but de parer aux inconvénients cités auparavant. Ceci, est dans la perspective de recherche d’un processus de génération de règles d’association par inférence, intégré dans un automate cellulaire.