Clustering sous contraintes utilisant SAT

Résumé : Le clustering a pour objectif de partitionner un ensemble de données (transactions) en groupes (clusters) d'une manière telle que les transactions appartenant à un même cluster soient similaires mais différentes de celles appartenant aux autres clusters. Le clustering sous contraintes a pour objectif de trouver des clusters plus pertinents en spécifiant, sous forme de contraintes, les propriétés requises. Nous avons proposé [16] un langage à base de ontraintes pour l'extraction de motifs combinant plusieurs motifs locaux. Dans cet article, nous nous intéressons à la mise en œuvre en SAT de notre langage de contraintes. Pour cela, nous présentons le codage réalisé et nous montrons comment il tire partie des caractéristiques des solveurs SAT. Les expérimentations effectuées avec MiniSat montrent la faisabilité et l'intérêt de notre approche.
Type de document :
Communication dans un congrès
Journée francophones de programmation par contraintes, May 2012, Toulouse, France. 2012
Liste complète des métadonnées

https://hal.inria.fr/hal-00810470
Contributeur : Jean-Philippe Métivier <>
Soumis le : mercredi 10 avril 2013 - 09:54:54
Dernière modification le : mardi 5 juin 2018 - 10:14:40
Document(s) archivé(s) le : lundi 3 avril 2017 - 03:25:36

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Identifiants

  • HAL Id : hal-00810470, version 1

Citation

Jean-Philippe Metivier, Patrice Boizumault, Bruno Crémilleux, Medhi Khiari, Loudni Samir. Clustering sous contraintes utilisant SAT. Journée francophones de programmation par contraintes, May 2012, Toulouse, France. 2012. 〈hal-00810470〉

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