Extraction incrémentale de séquences fréquentes dans un flux d'itemsets

Thomas Guyet 1, 2 René Quiniou 1
1 DREAM - Diagnosing, Recommending Actions and Modelling
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
2 AGROCAMPUS OUEST
Abstract : We present a complete and correct incremental algorithm for mining frequent sequences in a sliding window over a stream of itemsets. It relies on a representation of frequent sequences inspired by the PSP algorithm and on an original method for counting the minimal occurrences of a sequence. Experiments made on simulated and real data show that our incremental algorithm significantly improves the computation time compared to a non-incremental approach.
Type de document :
Communication dans un congrès
Bruno Pinaud and Guy Melançon and Yves Lechevallier. Extraction et Gestion de Connaissances (EGC'2012), Jan 2012, Bordeaux, France. Hermann, 2012, RNTI
Liste complète des métadonnées
https://hal.inria.fr/hal-00648893
Contributeur : René Quiniou <>
Soumis le : mardi 6 décembre 2011 - 15:29:58
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 02:00:32

Identifiants

  • HAL Id : hal-00648893, version 1

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Citation

Thomas Guyet, René Quiniou. Extraction incrémentale de séquences fréquentes dans un flux d'itemsets. Bruno Pinaud and Guy Melançon and Yves Lechevallier. Extraction et Gestion de Connaissances (EGC'2012), Jan 2012, Bordeaux, France. Hermann, 2012, RNTI. 〈hal-00648893〉

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