PGP-mc : extraction parallèle efficace de motifs graduels

Anne Laurent 1 Benjamin Negrevergne 2 Nicolas Sicard 3 Alexandre Termier 4
1 TATOO - Fouille de données environnementales
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
2 MESCAL - Middleware efficiently scalable
Inria Grenoble - Rhône-Alpes, LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
4 LIG Laboratoire d'Informatique de Grenoble - HADAS
LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Résumé : Initialement utilisés pour les systèmes de commande, les règles et motifs graduels (de la forme "plus une personne est âgée, plus son salaire est éle-vé") trouvent de très nombreuses applications, par exemple dans les domaines de la biologie, des données en flots (e.g. issues de réseaux de capteurs), etc. Très récemment, des algorithmes ont été proposés pour extraire automatiquement de tels motifs. Cependant, même si certains d'entre eux ont permis des gains de performance importants, les algorithmes restent coûteux et ne permettent pas de traiter efficacement les bases de données réelles souvent très volumi-neuses (en nombre de lignes et/ou nombre d'attributs). Nous proposons donc dans cet article une méthode originale de recherche de ces motifs utilisant le multi-threading pour exploiter au mieux les multiples coeurs présents dans la plupart des ordinateurs et serveurs actuels. L'efficacité de cette approche est va-lidée par une étude expérimentale.
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https://hal.inria.fr/hal-00788891
Contributor : Arnaud Legrand <>
Submitted on : Monday, September 23, 2019 - 5:36:26 PM
Last modification on : Tuesday, September 24, 2019 - 8:33:21 AM

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  • HAL Id : hal-00788891, version 1

Citation

Anne Laurent, Benjamin Negrevergne, Nicolas Sicard, Alexandre Termier. PGP-mc : extraction parallèle efficace de motifs graduels. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2010, Hammamet, Tunisie. pp.453-464. ⟨hal-00788891⟩

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