Vers une acquisition automatique de connaissances d'adaptation par examen de la base de cas --- une approche fondée sur des techniques d'extraction de connaissances dans des bases de données

Mathieu d'Aquin 1 Sébastien Brachais 1 Jean Lieber 1 Amedeo Napoli 1
1 ORPAILLEUR - Knowledge representation, reasonning
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Cet article présente une approche pour apprendre automatiquement des connaissances d'adaptation destinées à un système de raisonnement à partir de cas. Cet apprentissage s'appuie sur la base de cas, l'idée étant que, pour deux cas de cette base, leur différence est interprétée comme le résultat d'un processus d'adaptation. La technique d'apprentissage utilisée est l'extraction de motifs fréquents, technique de fouille de données qui suppose un formatage % des données sous la forme d'un ensemble de propriétés booléennes. Le formatage des différences entre cas de la base sous cette forme est discuté en détail, à la fois à un niveau général et au niveau de l'application envisagée, pour le système \Kasimir d'aide à la décision en cancérologie, qui utilise un formalisme proche des logiques de descriptions. L'ensemble du processus d'extraction des connaissances (formatage, fouille et interprétation) est discuté.
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Conference papers
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Contributor : Publications Loria <>
Submitted on : Thursday, October 19, 2006 - 9:08:19 AM
Last modification on : Friday, May 24, 2019 - 10:56:07 AM
Long-term archiving on : Wednesday, March 29, 2017 - 1:27:28 PM

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  • HAL Id : inria-00107765, version 1

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Mathieu d'Aquin, Sébastien Brachais, Jean Lieber, Amedeo Napoli. Vers une acquisition automatique de connaissances d'adaptation par examen de la base de cas --- une approche fondée sur des techniques d'extraction de connaissances dans des bases de données. 12ème Atelier de Raisonnement à Partir de Cas - RàPC'04, 2004, Université Paris Nord, Villetaneuse, France, pp.41-52. ⟨inria-00107765⟩

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