2.4 Conclusion
Dans ce chapitre, nous avons présenté un
état de l'art sur les algorithmes d'extraction des itemsets
fermés (fréquents). Le constat majeur est que ces algorithmes se
sont focalisés sur l'extraction des itemsets fermés
fréquents en négligeant la composante relation d'ordre partiel
sous-jacente. Cette relation d'ordre partiel est primordiale pour la
génération de regles génériques approximatives. De
même, seuls les algorithmes adoptant la stratégie
"Générer-et-tester" permettent l'extraction des
générateurs minimaux. Ces derniers sont indispensables pour
l'obtention de regles d'association informatives (cad a prémisse
minimale et a conclusion maximale).
Dans le chapitre suivant, nous allons présenter un
nouvel algorithme, appelé PRINCE, permettant l'extraction de bases
génériques de regles d'association. Pour atteindre cet objectif,
l'algorithme PRINCE [33, 32] extrait les itemsets fermés
fréquents, leurs générateurs minimaux associés
ainsi que la relation d'ordre partiel tout en réduisant le coUt du
calcul des fermetures.
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