Extraction de connaissances à partir de données relationnelles avec l'analyse formelle de concepts - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2008

Extraction de connaissances à partir de données relationnelles avec l'analyse formelle de concepts

Abstract

L'analyse formelle de concepts (AF C) est une méthode de découverte de connaissances à partir de données qui se présentent sous la forme de tables binaires objets × attributs qui expriment la présence ou l'absence de l'attribut. Cependant, les aspects relationnels inhérents à certains types de données ne peuvent pas être traités de façon adéquate et simple dans le cadre actuel de l'AF C et de ses extensions. C'est pourquoi nous présentons dans cet article l'analyse relationnelle de concepts (AR C), un cadre formel qui étend l'AF C et permet le traitement de données relationnelles. L'AR C permet de prendre en compte des objets décrits aussi bien par des attributs (binaires) que par des attributs relationnels (exprimant des liens inter-objets). L'AR C produit des concepts qui sont organisés en un treillis mais qui sont en plus liés par des relations, à l'instar des rôles (et restrictions de rôles) en logique de descriptions. Dans cet article, nous présentons les principes théoriques de l'AR C et donnons la caractérisation analytique du processus d'analyse relationnelle de concept, en illustrant la démarche par des exemples détaillés.
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Dates and versions

inria-00322059 , version 1 (16-09-2008)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00322059 , version 1

Cite

Amine Mohamed Rouane Hacene, Marianne Huchard, Amedeo Napoli, Petko Valtchev. Extraction de connaissances à partir de données relationnelles avec l'analyse formelle de concepts. 16e congrès francophone AFRIF-AFIA Reconnaissance des Formes et Intelligence Artificielle - RFIA'08, Jan 2008, Amiens, France. ⟨inria-00322059⟩
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