Séminaire du LIM (LIF et LSIS)
Mardi 21 novembre à 15h - Luminy, Amphi 5
Noël Novelli
LIM, Laboratoire d'Informatique de Marseille
Algorithmes d'extraction de connaissances dans les bases de données
Les algorithmes de Data Mining visent à une extraction non triviale de connaissances à partir de grand volume de données pour l'aide à la décision. Parmi les divers problèmes de Data Mining, l'exposé se focalise sur l'extraction d'association entre données (règles d'association) ou entre attributs (dépendances fonctionnelles) et introduit les algorithmes par niveaux associés. Pour la découverte de dépendances fonctionnelles, les principales approches opérationnelles les plus performantes sont détaillées et comparées à notre proposition : l'algorithme FUN.
http://www.lim.univ-mrs.fr/~novelli/datamining/fun
Noël Novelli et Rosine Cicchetti
Mining Functional and Embedded Dependencies using Free Sets.
In conférence Bases de Données Avancées (BDA'00),
Pages 201-220, Blois, France, 24-27 Octobre 2000.
Noël Novelli et Rosine Cicchetti
FUN: An Efficient Algorithm for Mining Functional and Embedded Dependencies.
In Proceedings of the 8th biennal Conference on Database Theory (ICDT'01),
Lecture Notes in Computer Science, London, UK, 4-6 January 2001.