Extraction des itemsets fréquents incertains en utilisant l’apprentissage profond

Abstract

L'extraction des motifs fréquents basé sur les données incertaines est une tâche devenue fréquente dans le domaine de la fouille de données. De nombreux algorithmes ont été implémentés pour trouver ces motifs dans le but de rechercher les combinaisons fréquentes d'items, en utilisant, des méthodes et outils parallèles et distribués. Notre travail consiste d'introduire une nouvelle approche pour l'extraction des items fréquents incertains en se basant sur une nouvelle technologie appelé Deep Learning ou apprentissage profond. Cette technique à la pointe a connu un grand succès dernièrement dans plusieurs domaines.