BSO pour l'extraction des itemsets fréquents à partir des données incertaines.

Abstract

L'extraction de motifs fréquents est une technique utilisée en fouille de données, elle s'appuie sur des principes relativement simples. Son objectif est de trouver des structures de données qui se répètent fréquemment dans un ensemble de données. Les itemsets représentent le type de motifs basique et le plus traité dans ce domaine. Les données réelles sont en une grande partie incertaine. En effet, on s'intéresse dans notre travail à ce genre de données. Par conséquent, notre travail consiste à proposer une méthode d'extraction des itemsets fréquents à partir des données incertaines en se basant sur une méta-heuristique connue, Optimisation par Colonies d'Abeilles (BSO, Bee Swarm Optimization) dont le but est d'optimiser le nombre des itemsets fréquents générés et de gagner en temps d'exécution et consommation de mémoire. Mots clés : Extraction des itemsets fréquents, données incertaines, techniques d'optimisation, Optimisation par Colonies d'Abeilles.