(LUẬN văn THẠC sĩ) FOUILLE DE GRAPHES DYNAMIQUES ATTRIBUES DECOUVERTE DE PHENOMENES PERIODIQUES ET EXCEPTIONNELS

UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL DUONG Minh Duc FOUILLE DE GRAPHES DYNAMIQUES ATTRIBUES DECOUVERTE DE PHENOMENES PERIODIQUES ET EXCEPTIONNELS KHAI PHÁ ĐỒ THỊ THUỘC TÍNH LINH HOẠT PHÁT HIỆN HIỆN TƯỢNG TUẦN HOÀN VÀ ĐỘT BIẾN MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE HANOI – 2015 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com UNIVERSITE NATIONALE DU VIETNAM, HANOI INSTITUT FRANCOPHONE INTERNATIONAL DUONG Minh Duc FOUILLE DE GRAPHES DYNAMIQUES ATTRIBUES DECOUVERTE DE PHENOMENES PERIODIQUES ET EXCEPTIONNELS KHAI PHÁ ĐỒ THỊ THUỘC TÍNH LINH HOẠT PHÁT HIỆN HIỆN TƯỢNG TUẦN HOÀN VÀ ĐỘT BIẾN Spécialité: Réseaux et Systèmes Communicants Code: Programme pilote MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DU MASTER INFORMATIQUE Sous la direction de: Marc PLANTEVIT, Mtre de conférences au LIRIS, équipe DM2L Céline ROBARDET, professeur au LIRIS, équipe DM2L HANOI – 2015 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com ATTESTATION SUR L’HONNEUR J’atteste sur l’honneur que ce mémoire a été réalisé par moi-même et que les données et les résultats qui y sont présentés sont exacts et n’ont jamais été publiés ailleurs La source des informations citées dans ce mémoire a été bien précisée LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu Luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Các thơng tin trích dẫn Luận văn rõ nguồn gốc Signature de l’étudiant DUONG Minh Duc TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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probl´ematique 1.2 Motivation et objectifs 1.3 Approche propos´ee 1.4 Contributions 1.5 Organisation du m´emoire ´ Etat de l’art 2.1 2.2 Revue de la bibliographie 2.1.1 Chromatic correlation clustering 2.1.2 Exceptional Model Mining 2.1.3 Discussions 10 S´erie temporelle et mesures de distance 11 2.2.1 Introduction de s´erie temporelle 11 2.2.2 Dynamic Time Warping 11 2.2.3 Symbolic Aggregate approXimation 14 M´ ethodes et solutions propos´ ees 18 3.1 Graphe arˆetes attribu´ees et mod´elisation du probl`eme 18 3.2 Formulation du probl`eme 19 3.2.1 D´efinitions pr´ealables 19 3.2.2 ´ Evaluation statistique d’une arˆete 19 3.2.3 Contexte particuli`ere 20 3.2.4 Formulation la tˆ ache de fouille des motifs 20 Algorithme FastRabbit 20 3.3 Exp´ erimentation et r´ esultats 4.1 22 R´esultats quantitatives i TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 22 (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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Comparaison avec EMM 27 Conclusion 29 R´ ef´ erences 30 ii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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Syst`emes d’information (LIRIS) d’avoir financ´e ce travail Je tiens ` a remercier tout particuli`erement mes encadrants Marc Plantevit et C´eline Robardet Ils m’ont guid´e et support´e dans tous les ´etapes de ce stage La dur´ee mois de travail avec eux n’est pas beaucoup mais il m’a suffit d’avoir confiance `a continuer des ´etudes dans l’avenir Je remercie ´egalement Albrecht Zimmermann ainsi que tous les membres de l’´equipe DM2L pour des discussions et suggestions Finalement, je remercie sinc`erement mes parents et mes camarades pour leurs soutiens pendant cette p´eriode iii TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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r´esultats pour montrer l’int´erˆet de l’approche propos´ee Tous les exp´erimentations sont effectu´ees sur un ordinateur avec le processeur Dual Core 2×2.6 GHz, GB de RAM et sous syst`eme d’exploitation Linux L’algorithme FastRabbit est impl´ement´e par langage C++ 4.1 R´ esultats quantitatives Nous avons r´ealis´e des exp´erimentations avec plusieurs seuils de corr´elation pour ´evaluer la performance de l’algorithme en terme de temps d’ex´ecution et nombre de motifs d´etect´es Figure 5.1 montre le r´esultat : Figure 4.1 – Performance de l’algorithme FastRabbit Le temps le plus grand pour ex´ecuter l’algorithme est heures 42 minutes, le temps d’ex´ecution moyen est heures 48 minutes Avec un seuil de corr´elation est grand, le graphe arˆetes-attribu´ees contient seulement des arˆetes qui sont bien corr´el´ees, il est moins dense que les graphes avec des corr´elations faibles, le temps d’ex´ecution est donc diminu´e Nous en concluons que plus petit le seuil de corr´elation, plus temps d’ex´ecution demand´e, autrement dit, le temps d’ex´ecution diminue lin´eairement avec la corr´elation 22 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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pas une relation monotone entre le nombre de motifs avec le temps d’ex´ecution ou la corr´elation Apr`es avoir calcul´e le r´esultat, nous avons regroup´e des motifs similaires Le changement de nombre de motifs est pr´esent´e dans le figure suivante : Figure 4.2 – Nombre de motifs avant et apr`es post-traitement Nous voyons que le nombre de motifs a fortement diminu´e apr`es une tˆache de post-traitement Observons une exemple, avec le seuil de corr´elation 0.6, nous avons au d´ebut 79 motifs mais apr`es la post-traitement, il reste 29 motifs qui sont vraiment diff´erents Comme dans l’´etape d’´enum´eration des contextes pour explorer des motifs, nous avons des contextes similaires et ils donnent des mˆemes motifs C’est la raisons pour laquelle nous obtenons des r´esultats redondants 4.2 4.2.1 R´ esultats qualitatives et Comparaison avec EMM R´ esultats qualitatives Nous explorons et analysons des motifs sp´eciaux sur le jeu de donn´ees du projet RESSOURCES-HBS Tout d’abord, nous essayons de visualiser la positions des capteurs (figure 4.3) d’apr`es la structure r´eelle, des capteurs en mˆemes types ont la mˆeme couleur Nous avons deux fa¸cades : l’ext´erieur et l’int´erieur Les capteurs qui commencent le nom par lettre ”T” mesure la temp´erature, lettre ”V” mesure le vente On n’a pas la position de certains capteurs sp´eciaux qui mesurent l’humidit´e, le soleil 23 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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seuil de corr´elation 0.6 Au d´ebut, avec le contexte g´en´eral ?, le graphe est tr`es dense (figure 4.4) Figure 4.4 – Graphe arˆetes-attribu´ees avec contexte g´en´erale ? Apr`es avoir finit l’algorithme, nous obtenons 29 motifs diff´erents Dans le figure 4.5, un motif exceptionnel pr´esente des interactions entre les capteurs Le contexte correspondant est : C = nonEnsoleillee, V entee, ∗ (Chaude ou pasChaude), correlation P earson ∈ [0.6; 1], distanceSAX ∈ [0; 5], distanceDT W ∈ [0; 15] Les qualit´es de ce motif sont : qualit´e totale d’arˆetes q Σ (Σe∈C (q(e, C)) = 78.38, qualit´e moyenne q¯ = 0.13, le nombre de sommet |V | = 95, le nombre d’arˆetes |V | = 572 Les jours ` la fa¸cade de l’ext´erieur, nous proposons beaucoup correspondants avec le ph´enom`ene sont aussi filtr´es A de ph´enom`enes entre les types de capteur diff´erents Concernant des capteurs sp´eciaux (le point noir en 24 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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mˆeme type et proches, nous avons pas des arˆetes entre eux Comme des arˆetes entre mˆeme type de capteur sont toujours tr`es bien corr´el´es et ind´ependants avec le contexte, l’hypoth`ese null de teste du χ2 (e, C) est donc accept´e, on refuse ces arˆetes Autrement dit, des arˆetes entre des capteurs en mˆeme type ont la valeur χ2 (e, C) < 3.84 et ils sont rejet´es Figure 4.5 – Un motif d´etect´e par l’algorithme FastRabbit Observons un autre motif dans le figure 4.6, on voit beaucoup de interactions entre des capteurs (en bas) qui mesurent l’humidit´e, le soleil avec des autres Les physiciens du CETHIL peuvent cr´eer des hypoth`eses et consid´erer le r´esultat de ces capteurs Figure 4.6 – Un motif d´etect´e par l’algorithme FastRabbit L’algorithme explore des autres types de motifs Figure 4.7 pr´esente un motif qui contient seulement capteurs Consid´erons les jours ”Ensoleill´ee”, nous d´etectons un motif comme dans le figure 4.8 Autre exemple, avec le jour type ”non vent´ee”, le motif comme dans le figure 4.9 est d´etect´e 25 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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Figure 4.9 – Un motif avec le jour type ”non Vent´ee” 26 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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l’approche Exceptional Model Mining Avec EMM, il calcule d’abord le r´eseau bay´esien du jeu de donn´ees et puis d´etecte des sousgroupes qui ont le r´eseau bay´esien anormal Par exemple, avec l’entr´ee est distance SAX (EMM accepte seulement une attribut de l’entr´ee), le r´eseau bay´esien global est : Figure 4.10 – R´eseau bay´esien du jeu de donn´ees Juillet 2012 L’interd´ependence de ce mod`ele est : V entee → Ensoleillee → Chaude Des groupes exceptionnel ont le mod`ele diff´erent, par exemple : Figure 4.11 – Un groupe exceptionnel d´etect´e par EMM En comparant avec le mod`ele global, nous n’avons aucune relation entre des attributs cibl´es Une autre type de groupe exceptionnel d´etect´e par EMM : Figure 4.12 – Un autre r´esultat exceptionnel Nous voyons que ce groupe pr´esente des jours o` u l’interd´ependence est : Chaude → V entee, vraiment 27 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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entr´ee, par exemple, avec le groupe dans figure 4.12, sa condition est : distance de capteurs ”II-Vd5” et ”II-Vg2” est inf´erieure que 4.196467 Figure 4.13 – Conditions pour d´eterminer un groupe En conclusion, notre algorithme FastRabbit et l’approche EMM font le mˆeme tˆache : d´etection des sous-groups anormaux dans un jeu de donn´ees Chaque sous-groupe est d´etermin´e par des conditions sur l’attribut entr´e et l’int´erˆet d’un motif est identifi´e par des mesures de qualit´e Le point diff´erent entre deux approches, EMM n’accepte qu’un attribut de l’entr´e alors que FastRabbit peut travailler avec un ensemble d’attributs comme l’entr´ee En plus, EMM montre seulement le mod`ele g´en´eral d’un groupe exceptionnel, il ne pr´esente pas des interactions entre des ´el´ements du groupe Par contre, en utilisant des technique du graphe, FastRabbit montre clairement le structure du motif exceptionnel, les interactions entre des ´el´ements ansi que le changement, l’´evolution des sous-groupes dans les conditions diff´erents 28 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com (LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS(LUAN.van.THAC.si).FOUILLE.DE.GRAPHES.DYNAMIQUES.ATTRIBUES.DECOUVERTE.DE.PHENOMENES.PERIODIQUES.ET.EXCEPTIONNELS 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d’optimum Pareto (skyline) dans le graphe arˆetes-attribu´ees Notre objectif est de trouver des composantes connexes extrˆemes significatives en donnant certains contraintes Ce probl`eme a beaucoup d’applications dans des domaines diff´erents, particuli`erement dans des syst`eme de recommandation [13, 14, 15, 16] Pour obtenir le r´esultat dans ce projet, nous avons calcul´e les distances DTW et SAX entre des capteurs afin de d´efinir des attributs d’une arˆete dans le graphe arˆetes-attribu´ees En effectuant le teste statistique χ2 , nous v´erifions une valeur significative d’un motif Et puis, nous introduisons mesures pour ´evaluer la qualit´e d’un motifs Ensuite, l’algorithme FastRabbit est pr´esent´e pour explorer des motifs sous contraintes L’espace de recherche est r´eduit en utilisant des upper-bounds Des exp´erimentations, qui sont effectu´ees sur le jeu de donn´ees du laboratoire thermique CETHIL, montrent l’efficacit´e de l’algorithme au niveau quantitatif et qualitatif Grˆace des motifs d´etect´es, nous pourrions ´eliciter des nouvelles hypoth`eses qu’on ne peut pas faire avec des approches existantes En perspective pour la suite des travaux, nous voudrions faire une analyse interactive `a plus grand ´echelle, non seulement dans le mois Juillet 2012 mais aussi dans tout une ann´ee Autre cˆot´e, des explorations dans une p´eriode plus court, e.g heures, peut ˆetre consid´erer Une direction importante pour le futur travail est d’am´eliorer la performance de l’algorithme FastRabbit L’identification des contextes diff´erents qui donnent mˆeme motif peut ˆetre une bonne id´ee pour r´eduire le temps d’ex´ecution 29 TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com