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dc.contributor.author |
BOUHADEF, Asmaa |
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dc.contributor.author |
BENYOUCEF, Kawther |
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dc.date.accessioned |
2022-03-16T08:33:36Z |
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dc.date.available |
2022-03-16T08:33:36Z |
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dc.date.issued |
2021-06-21 |
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dc.identifier.uri |
http://e-biblio.univ-mosta.dz/handle/123456789/20450 |
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dc.description.abstract |
En data mining, l’extraction de motifs consiste à trouver les items qui apparaissent souvent ensemble dans les données. Lorsque ces données sont ordonnées selon une relation d’ordre, le temps par exemple, il s’agit d’extraction de motifs séquentiels.
Une grande partie des données stockées par les entreprises,les administrations ou autres se prêtent à l’extraction de tels motifs. L’objectif de ce travail est d’explorer les techniques récentes utilisées dans ce domaine, notamment lorsqu’il s’agit de séries temporelles.
Ces techniques trouvent leur application dans divers domaines, telles les habitudes de consommation, le comportement des internautes, ou encore la prévention des pannes. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.relation.ispartofseries |
MINF278; |
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dc.subject |
séries temporelles |
en_US |
dc.subject |
extraction de motifs séquentiels |
en_US |
dc.subject |
Data mining |
en_US |
dc.title |
Extraction de motifs séquentiels : application à la fouille des séries temporelles |
en_US |
dc.type |
Other |
en_US |
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