de concepts, s'appuyant sur un modèle temporel des données qui met en exergue les objets d'intérêt, 2) une phase d'extraction de po-motifs à partir des résultats de l'ARC et 3) une phase de sélection des po-motifs intéressants en utilisant des mesures de distribution, richesse et support sur les extensions de concepts. Nous avons évalué notre proposition sur des jeux de données réels issus du projet Fresqueau. Néanmoins, une analyse systématique des po-motifs obtenus reste à faire par un expert du domaine pour confirmer la pertinence de la méthode de sélection proposée. Dans l'avenir, nous étudierons l'intérêt des attributs relationnels vagues, qui mettent en évi-dence des liens généraux entre les paramètres biologiques et physico-chimiques. Nous approfondirons l'étude des mesures d, nous avons proposé une approche originale pour explorer des données temporelles avec l'ARC. L'approche comporte un processus complet pour explorer des données séquentielles comprenant : 1) une phase d'analyse relationnelle ,
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Temporal Concept Analysis, ICCS-01 Workshop on Concept Lattice for KDD, 9th International Conference on Conceptual Structures, pp.91-107, 2001. ,
, that is applied to sequential datasets, dealing with biological and physico-chemical (PhC) parameters sampled in waterbodies. Our aim is to reveal meaningful and hierachical partially ordered patterns (po-patterns) linking the two types of parameters. We propose a comprehensive temporal data mining process starting by using RCA on an ad hoc temporal data model. Then, we continue with the extraction of sets of subsequences summarized as popatterns. Finally, we select relevant po-patterns, using Relational Concept Analysis (RCA)