Using Answer Set Programming for pattern mining

Thomas Guyet 1, 2 Yves Moinard 1 René Quiniou 1
1 DREAM - Diagnosing, Recommending Actions and Modelling
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Résumé : L'extraction de patterns sériels consiste à extraire les motifs séquentiels fréquents à partir d'une séquence unique d'itemsets. Cet article explore la capacité du langage déclaratif ASP (Answer Set Programming) à résoudre efficacement ce problème. Nous proposons plusieurs formulations de la tâche de fouille de motifs séquentiels fréquents en ASP : une version de résolution non-incrémentale et une version incrémentale. Les résultats montrent que la résolution incrémentale est plus efficace que celle non-incrémentale, mais les deux programmes ASP restent moins efficaces que les algorithmes dédiés. Néanmoins, cette approche peut être considérée comme une première étape vers un cadre générique pour l'extraction de motifs séquentiels avec des contraintes.
Type de document :
Communication dans un congrès
Intelligence Artificielle Fondamentale, Jun 2014, Angers, France. 2014
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Contributeur : Thomas Guyet <>
Soumis le : vendredi 26 septembre 2014 - 22:05:57
Dernière modification le : mercredi 2 août 2017 - 10:09:32
Document(s) archivé(s) le : samedi 27 décembre 2014 - 12:05:11

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Identifiants

  • HAL Id : hal-01069092, version 1
  • ARXIV : 1409.7777

Citation

Thomas Guyet, Yves Moinard, René Quiniou. Using Answer Set Programming for pattern mining. Intelligence Artificielle Fondamentale, Jun 2014, Angers, France. 2014. 〈hal-01069092〉

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