Résumé:
L'extraction des itemsets fréquents à partir des données constitue l'étape cæur de plusieurs méthodes de fouille de données. Cependant, la majorité des techniques d'extraction des itemsets fréquents ne prennent pas en considération le contexte de collecte des données. Par exemple, ce que le patient faisait au moment où les données ont été collectées dans le cadre de données médicales, la position et les coordonnées d'un capteur collectant des données environnementales. En effet, notre travail consiste à proposer une méthode d'extraction des itemsets contextuels fréquents. Et ce, en se basant sur des informations contextuelles préalablement collectées afin de prouver que ces dernières permettent d'augmenter la pertinence des connaissances découvertes via le processus d'extraction des itemsets fréquents.
En mettant en valeur les propriétés formelles de tels contextes, nous développons un algorithme efficace d'extraction d'itemsets contextuels fréquents. Les expérimentations effectuées sur un jeu de données ont montrés la qualité des résultats et l'efficacité de l'algorithme proposé.
Mots clés : Extraction des Itemsets Contextuels Fréquents, Informations Contextuels,
Contexte.
