A virtual reality-based approach for interactive and visual mining of association rules
Résumé
This thesis is at the intersection of two active esearch areas: Association Rules Mining and Virtual Reality. The main limitations of the association rule extraction algorithms are (i) the large amount of the generated rules and (ii) their low quality. Several solutions have been proposed to address this problem such as, the post-processing of association rules that allows rule validation and extraction of useful knowledge. Whereas rules are automatically extracted by combinatorial algorithms, rule post-processing is done by the user. Visualisation can help the user facing the large amount of rules by representing them in visual form. In order to find relevant knowledge in visual representations, the user needs to interact with these representations. To this aim, it is essential to provide the user with efficient interaction techniques. This work addresses two main issues: an association rule representation that allows the user quickly detection of the most interesting rules and interactive exploration of rules. The first issue requires an intuitive representation metaphor of association rules. The second requires an interactive exploration process allowing the user to explore the rule search space focusing on interesting rules. The main contributions of this work can be summarised as follows: (i) We propose a new classification for Visual Data Mining techniques, based on both 3D representations and interaction techniques. Such a classification helps the user choosing a visual representation and an interaction technique for his/her application. (ii) We propose a new visualisation metaphor for association rules that takes into account the attributes of the rule, the contribution of each one, and their correlations. (iii) We propose a methodology for interactive exploration of associationrules to facilitate the user task facing large sets of rules taking into account his/her cognitive capabilities. In this methodology, local algorithms are used to recommend better rules based on a reference rule which is proposed by the user. Then, the user can both drives extraction and post-processing of rules using appropriate interaction operators. (iv) We developed a tool that implements all the methodology functionality. The tool is based on an intuitive display in a virtual environment and supports multiple interaction methods.
Cette thèse se situe à l'intersection de deux domaines actifs de recherche: la fouille de règles d'association et la réalité virtuelle. Les limites majeures des algorithmes d'extraction de règles d'association sont (i) la grande quantité de règles produites et (ii) leur faible qualité. Dans la littérature, plusieurs solutions ont été proposées pour remédier à ce problème, comme le post-traitement de règles d'association qui permet la validation des règles et l'extraction de connaissances utiles. Cependant, alors que les règles sont extraites automatiquement par des algorithmes combinatoires, le post-traitement de règles est effectué par l'utilisateur. La visualisation peut aider l'utilisateur à faire face à une grande quantité de règles en les représentants sous forme visuelle. Afin de trouver les connaissances pertinentes dans les représentations visuelles, l'utilisateur doit interagir avec la représentation de règles d'association. Par conséquent, il est essentiel de fournir à l'utilisateur des techniques d'interaction efficaces. Ce travail aborde deux problèmes essentiels : la représentation de règles d'association afin de permettre à l'utilisateur de détecter très rapidement les règles les plus intéressantes et l'exploration interactive des règles. Le premier exige une métaphore intuitive de représentation de règles d'association. Le second nécessite un processus d'exploration très interactif permettant à l'utilisateur de fouiller l'espace de règles en se concentrant sur les règles intéressantes. Les principales contributions de ce travail peuvent être résumées comme suit : (i) Nous proposons une nouvelle classification pour les techniques de fouille visuelles de données, basée sur des représentations en 3D et des techniques d'interaction. Une telle classification aide l'utilisateur à choisir une configuration pertinente pour son application. (ii) Nous proposons une nouvelle métaphore de visualisation pour les règles d'association qui prend en compte les attributs de la règle, la contribution de chacun d'eux et leurs corrélations. (iii) Nous proposons une méthodologie pour l'exploration interactive de règles d'association. Elle est conçue pour faciliter la tâche de l'utilisateur face à des grands ensembles de règles en tenant en compte ses capacités cognitives. Dans cette méthodologie, des algorithmes locaux sont utilisés pour recommander les meilleures règles basées sur une règle de référence proposée par l'utilisateur. Ensuite, l'utilisateur peut à la fois diriger l'extraction et le post-traitement des règles en utilisant des opérateurs d'interaction appropriés. (iv) Nous avons développé un outil qui implémente toutes les fonctionnalités de la méthodologie. Notre outil est basé sur un affichage intuitif dans un environnement virtuel et prend en charge plusieurs méthodes d'interaction.