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<datestamp>2018-01-11</datestamp>
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<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>Le FIA: un nouvel automate permettant l'extraction efficace d'itemsets fréquents dans les flots de données.</title>
<creator>Symphor, Jean-Émile</creator>
<creator>Mancheron, Alban</creator>
<creator>Vinceslas, Lionel</creator>
<creator>Poncelet, Pascal</creator>
<contributor>Groupe de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Antilles-Guyane (GRIMAAG) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<contributor>Méthodes et Algorithmes pour la Bioinformatique (MAB) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<contributor>Fouille de données environnementales (TATOO) ; Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (LIRMM) ; Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS) - Université de Montpellier (UM) - Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)</contributor>
<description>International audience</description>
<source>EGC: Extraction et Gestion des Connaissances</source>
<coverage>Nice, France</coverage>
<contributor>Fabrice Guillet</contributor>
<contributor>Brigitte Trousse</contributor>
<publisher>Cépaduès-Éditions</publisher>
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<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00447420/file/2008--Jean-Emile_Symphor--Le_FIA_un_nouvel_automate_permettant_l_extraction_efficace_d_itemsets_frequents_dans_les_data_streams.pdf</identifier>
<source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00447420</source>
<source>Fabrice Guillet; Brigitte Trousse. EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2008, Nice, France. Cépaduès-Éditions, RNTI-E-11, pp.157-168, 2008, Revue des Nouvelles Technologies de l'Information</source>
<language>fr</language>
<subject lang=en>automata</subject>
<subject lang=en>frequent itemsets</subject>
<subject lang=en>data stream</subject>
<subject lang=en>knowledge discovery</subject>
<subject>[INFO.INFO-DS] Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS]</subject>
<subject>[INFO.INFO-DB] Computer Science [cs]/Databases [cs.DB]</subject>
<type>info:eu-repo/semantics/conferenceObject</type>
<type>Conference papers</type>
<description lang=fr>Nous présentons dans cet article un nouvel automate : le FIA qui permet de traiter de façon efficace la problématique de l'extraction des itemsets fréquents dans les data streams. Le FIA est une structure de données très compacte et informative qui, par ailleurs, présente des propriétés incrémentales facilitant grandement la mise à jour avec une granularité très fine. L'algorithme développé pour la mise à jour du FIA effectue un unique passage sur les données qui sont prises en compte par batch, itemset par itemset et pour chaque itemset, item par item. Utilisé dans le cadre d'une approche prédictive, le FIA permet d'indexer les itemsets véritablement fréquents du stream en maximisant soit le rappel soit la précision.</description>
<date>2008-01-29</date>
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