untitled
<OAI-PMH schemaLocation=http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd>
<responseDate>2018-01-15T15:39:11Z</responseDate>
<request identifier=oai:HAL:hal-00502002v1 verb=GetRecord metadataPrefix=oai_dc>http://api.archives-ouvertes.fr/oai/hal/</request>
<GetRecord>
<record>
<header>
<identifier>oai:HAL:hal-00502002v1</identifier>
<datestamp>2018-01-11</datestamp>
<setSpec>type:COMM</setSpec>
<setSpec>subject:info</setSpec>
<setSpec>collection:CNRS</setSpec>
<setSpec>collection:BNRMI</setSpec>
<setSpec>collection:UNIV-AG</setSpec>
<setSpec>collection:LIRMM</setSpec>
<setSpec>collection:MIPS</setSpec>
<setSpec>collection:UNIV-MONTPELLIER</setSpec>
</header>
<metadata><dc>
<publisher>HAL CCSD</publisher>
<title lang=fr>SALINES : un automate au service de l'extraction de motifs sequentiels multidimensionnels.</title>
<creator>Pitarch, Yoann</creator>
<creator>Vinceslas, Lionel</creator>
<creator>Laurent, Anne</creator>
<creator>Poncelet, Pascal</creator>
<creator>Symphor, Jean-Émile</creator>
<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>
<contributor>Groupe de Recherche en Informatique et Mathématiques Appliquées Antilles-Guyane (GRIMAAG) ; Université des Antilles et de la Guyane (UAG)</contributor>
<description>National audience</description>
<source>EGC: Extraction et Gestion des Connaissances</source>
<coverage>Hammamet, Tunisia</coverage>
<identifier>hal-00502002</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00502002</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00502002/document</identifier>
<identifier>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00502002/file/SALINES-EGC.pdf</identifier>
<source>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00502002</source>
<source>EGC: Extraction et Gestion des Connaissances, Jan 2010, Hammamet, Tunisie. pp.49-54, 2010</source>
<language>fr</language>
<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>Les entrepôts de données occupent aujourd'hui une place centrale dans le processus décisionnel. Outre leur consultation, une des finalités des entrepôts est de servir de socle aux techniques de fouilles de données. Malheureusement, les approches existantes exploitent peu les particularités des entrepôts (multidimensionnalité, hiérarchies et données historiques). Parmi ces méthodes, l'extraction de motifs séquentiels multidimensionnels a récemment été étudiée. Nous montrons dans cet article que ces dernières ne tirent pas pleinement profit des hiérarchies et ne découvrent par conséquent qu'une partie seulement des motifs qualitativement intéressants. Nous proposons alors une méthode d'extraction de motifs séquentiels multidimensionnels basée sur un automate et extrayant de nouveaux motifs. Les différentes expérimentations menées sur des jeux de données synthétiques attestent des bonnes performances de notre proposition.</description>
<contributor>MIDAS</contributor>
<date>2010-01-26</date>
<contributor>ANR-07-MDCO-0008, MDCO, MIDAS(2007)</contributor>
</dc>
</metadata>
</record>
</GetRecord>
</OAI-PMH>
