Extraction de connaissances d'adaptation par analyse de la base de cas

Fadi Badra 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 : En raisonnement à partir de cas, l'adaptation d'un cas source pour résoudre un problème cible est une étape à la fois cruciale et difficile à réaliser. Une des raisons de cette difficulté tient au fait que les connaissances d'adaptation sont généralement dépendantes du domaine d'application. C'est ce qui motive la recherche sur l'acquisition de connaissances d?adaptation (ACA). Cet article propose une approche originale de l'ACA fondée sur des techniques d'extraction de connaissances dans des bases de données (ECBD). Nous présentons CABAMAKA, une application qui réalise l'ACA par analyse de la base de cas, en utilisant comme technique d'apprentissage l'extraction de motifs fermés fréquents. L'ensemble du processus d'extraction des connaissances est détaillé, puis nous examinons comment organiser les résultats obtenus de façon à faciliter la validation des connaissances extraites par l'analyste.
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https://hal.inria.fr/inria-00127195
Contributor : Fadi Badra <>
Submitted on : Monday, January 29, 2007 - 1:49:55 PM
Last modification on : Friday, May 24, 2019 - 10:56:15 AM
Long-term archiving on : Wednesday, April 7, 2010 - 2:32:18 AM

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Fadi Badra, Jean Lieber, Amedeo Napoli. Extraction de connaissances d'adaptation par analyse de la base de cas. 7èmes Journées francophones "Extraction et Gestion des Connaissances" - EGC'2007, Jan 2007, Namur/Belgique, pp.751-760. ⟨inria-00127195⟩

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