Sequence mining under multiple constraints

Nicolas Béchet 1 Peggy Cellier 2 Thierry Charnois 3 Bruno Crémilleux 4
1 EXPRESSION - Expressiveness in Human Centered Data/Media
UBS - Université de Bretagne Sud, IRISA-D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
2 LIS - Logical Information Systems
IRISA-D7 - GESTION DES DONNÉES ET DE LA CONNAISSANCE
4 codag
GREYC - Groupe de Recherche en Informatique, Image, Automatique et Instrumentation de Caen
Abstract : In this paper, we address the problem of mining sequential patterns under multiple constraints. Unlike classical algorithms , our approach handles various types of constraints which are not only numeric but also symbolic and syntactic. These multiple constraints enable us to express a large scope of knowledge to focus on interesting patterns. We illustrate our approach with the detection of gene–rare disease relationships from biomedical texts for the documentation of rare diseases.
Type de document :
Communication dans un congrès
30th Int. Conf. Symposium On Applied Computing (SAC 2015), 2015, Salamanca, Spain. pp.908 - 914, 2015, 〈10.1145/354756.354849〉
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Contributeur : Bruno Cremilleux <>
Soumis le : lundi 6 novembre 2017 - 19:31:06
Dernière modification le : vendredi 9 février 2018 - 15:42:29

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Citation

Nicolas Béchet, Peggy Cellier, Thierry Charnois, Bruno Crémilleux. Sequence mining under multiple constraints. 30th Int. Conf. Symposium On Applied Computing (SAC 2015), 2015, Salamanca, Spain. pp.908 - 914, 2015, 〈10.1145/354756.354849〉. 〈hal-01627364〉

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