Granularité des motifs de co-variation dans des graphes attribués dynamiques.

Elise Desmier 1 Marc Plantevit 1 Jean-François Boulicaut 1
1 DM2L - Data Mining and Machine Learning
LIRIS - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information
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
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Contributeur : Équipe Gestionnaire Des Publications Si Liris <>
Soumis le : lundi 8 février 2016 - 14:20:22
Dernière modification le : jeudi 19 avril 2018 - 14:38:06

Identifiants

  • HAL Id : hal-01270736, version 1

Citation

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〉

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