Résumé : Découvrir des connaissances dans des graphes qui sont dynamiques
et dont les sommets sont attribués est de plus en plus étudié, par exemple dans
le contexte de l’analyse d’interactions sociales. Il est souvent possible d’expliciter
des hiérarchies sur les attributs permettant de formaliser des connaissances
a priori sur les descriptions des sommets. Nous proposons d’étendre des
techniques de fouille sous contraintes récemment proposées pour l’analyse de
graphes attribués dynamiques lorsque l’on exploite de telles hiérarchies et donc
le potentiel de généralisation/spécialisation qu’elles permettent. Nous décrivons
un algorithme qui calcule des motifs de co-évolution multi-niveaux, c’est-à-dire
des ensembles de sommets qui satisfont une contrainte topologique et qui évoluent
de la même façon selon un ensemble de tendances et de pas de temps. Nos
expérimentations montrent que l’utilisation d’une hiérarchie permet d’extraire
des collections de motifs plus concises sans perdre d’information.
Type de document :
Communication dans un congrès
Extraction et Gestion des Connaissances EGC 2014, Jan 2014, Rennes, France. pp.431-442, 2014
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01270736
Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris
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Soumis le : lundi 8 février 2016 - 14:20:22
Dernière modification le : mercredi 31 octobre 2018 - 12:24:25
Elise Desmier, Marc Plantevit, Jean-François Boulicaut. Granularité des motifs de co-variation dans des graphes attribués dynamiques.. Extraction et Gestion des Connaissances EGC 2014, Jan 2014, Rennes, France. pp.431-442, 2014. 〈hal-01270736〉
