Fouille de motifs temporels négatifs

Katerina Tsesmeli 1 Manel Boumghar 2 Thomas Guyet 3, 1 René Quiniou 1 Laurent Pierre 2
1 LACODAM - Large Scale Collaborative Data Mining
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA_D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
Résumé : Nous étudions le problème de l'extraction de motifs fréquents conte-nant des événements positifs, des événements négatifs spécifiant l'absence d'évé-nement ainsi que des informations temporelles sur le délai entre ces événements. Nous définissons la sémantique de tels motifs et proposons la méthode NTGSP basée sur des approches de l'état de l'art. Les performances de la méthode sont évaluées sur des données commerciales fournies par EDF (Électricité de France).
Type de document :
Communication dans un congrès
EGC 2018 - 18ème Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. pp.263-268
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https://hal.inria.fr/hal-01657540
Contributeur : Thomas Guyet <>
Soumis le : mercredi 6 décembre 2017 - 19:22:27
Dernière modification le : jeudi 15 novembre 2018 - 11:59:01

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  • HAL Id : hal-01657540, version 1

Citation

Katerina Tsesmeli, Manel Boumghar, Thomas Guyet, René Quiniou, Laurent Pierre. Fouille de motifs temporels négatifs. EGC 2018 - 18ème Conférence Internationale sur l'Extraction et la Gestion des Connaissances, Jan 2018, Paris, France. pp.263-268. 〈hal-01657540〉

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