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Fouille de données Extraction de connaissances Knowledge Discovery in Databases (KDD) Data/Pattern Analysis 1

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Fouille de donnéesExtraction de connaissances

Knowledge Discovery in Databases (KDD)Data/Pattern Analysis

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Règles d’association

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} Découverte d’associations et de corrélations entre les variables des observations. Exemple: les articles achetés par les clients en analysant le panier de la ménagère:◦ les clients achètent souvent en même temps des

packs de bière et des couches.◦ Y-a-t-il des liens de causalité entre l’achat d’un

produit P et d’un autre produit P’ ?

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} Intérêt pour suggérer◦ Disposition des produits dans le magasin◦ Quels produits mettre en promotion,◦ gestion de stock, ◦ …

} Approche applicable dans d’autres domaines◦ Cartes de crédit, ◦ e-commerce, ◦ Services des compagnies de télécommunication◦ Services bancaires◦ Traitements médicaux, ◦ …

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} Format de représentation de règle d'association : AàB où A⋂B=∅

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} SUPPORT : Un indicateur de « fiabilité » de la règle.

} CONFIANCE : Un indicateur de « précision » de la règle.

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} Recherche des règles pour les Itemsets de card = 2

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} Recherche des règles pour les itemsets de card = 3 et plus

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} Sélection des "meilleures" règles.◦ Pour faire valider les règles par un expert du

terrain, il faut sélectionner les "meilleures" règles ◦ On peut les classer par ordre décroissant de leur

intérêt statistique.◦ Il existe plusieurs indices pour évaluer la pertinence

des règles ◦ Un des plus connus et utilisés : le LIFT (Brin et al.,

1997)

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