HASAR : mining sequential association rules for atherosclerosis risk factor analysis

Résumé : Nous présentons la méthode HASAR qui est une approche hybride pour l’extraction de règles d’assocations séquentilles. Cette méthode extrait des règles association entre des évènements ayant lieu à différent moment en extrayant des itemsets fermés fréquents et en utilisant des techniques évolutionnaires. Une fonctionnalité important de notre méthode est sa capacité à s’adapter à différente échelle de temps en fonction de la sémantique des attributs. Nous avons appliqué cette méthode pour analyser des observations médicales à long terme sur les facteurs de risques de l’artherosclerose. Les résultats expérimentaux ont montré que cette méthode est bien adaptée pour extraire des connaissance à partir de données temporelles ou les motifs intéressants doivent être observés sur différentes périodes de temps.
Type de document :
Communication dans un congrès
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02341338
Contributeur : Bibliothèque Télécom Bretagne <>
Soumis le : jeudi 31 octobre 2019 - 12:37:36
Dernière modification le : mardi 5 novembre 2019 - 01:34:28

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  • HAL Id : hal-02341338, version 1

Citation

Laurent Brisson, Nicolas Pasquier, Céline Hebert, Martine Collard. HASAR : mining sequential association rules for atherosclerosis risk factor analysis. Workshop in 8th PKDD conference (Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases), Sep 2004, Pisa, Italy. ⟨hal-02341338⟩

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