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88 CHAPITRE 4 — Application des résumés SAINTETIQ à l’interrogation flexibleUne solution pourrait être de conserver, pour chaque sous-ensemble flou de la variable linguistiquesur l’attribut A, les valeurs minimales et maximales sur le domaine D A atteintes parles données décrites par le terme. Ainsi, un sous-ensemble flou trapézoïdal est décrit par lequadruplet usuel (a, b, c, d) augmenté par le couple (v min , v max ) (figure 4.13). Cette solutionest partielle puisqu’elle ne permet toujours pas d’éviter la situation décrite par la figure 4.12-b. Néanmoins, elle permet de réduire les cas où les résultats sont teintés d’incertitude puisquel’intervalle [v min , v max ] est nécessairement contenu dans l’intervalle ]a, d[. On tirerait ainsi partides situations où [v min , v max ] est couvert par l. La figure 4.14 montre un exemple où la réécriturecontrainte peut s’effectuer malgré l’absence d’inclusion du support de t 2 dans celui de l.D’autre part, sur le plan pratique, cette solution (du sous-ensemble flou « augmenté ») présentel’avantage d’être indépendante du volume des données résumées et de ne représenter qu’unvolume supplémentaire de données relativement faible dans les connaissances de domaine.vminv maxa b c d DAFigure 4.13 – Sous-ensemble flou trapézoïdal augmentét 1t 2t3lvminv maxDAFigure 4.14 – Réécriture contrainte avec un sous-ensemble flou augmentéUne autre façon de réduire l’incertitude consiste à conserver les degrés minimum et maximumd’appartenance aux résumés, déterminés descripteur par descripteur. Ces degrés permettentde circonscrire le support du sous-ensemble flou, de la même manière que la solutiondu sous-ensemble flou « augmenté » réduit l’intervalle ]a, d[ à [v min , v max ].
CHAPITRE 4 — Application des résumés SAINTETIQ à l’interrogation flexible 894.5 ConclusionL’interrogation des résumés est utilisée pour fournir une réponse approchée, exprimée pardes résumés, à une requête. Le prototype implémentant cette interrogation a été présenté, demême que les expériences menées. Ces expériences ont permis d’évaluer les temps d’exécutionde l’algorithme sur deux jeux de données. Il en ressort que l’existence et la caractérisation dedonnées satisfaisant des critères est déterminée en des temps courts (41 ms en moyenne pourle plus volumineux des jeux de données). Notons que des optimisations de l’implémentationpermettront d’améliorer les temps obtenus.Le cas des requêtes sans réponse est discuté. L’absence de résultat est traitée par relaxationdes critères de recherche, et donc par modification de la requête initiale. Partant du testd’appariement résumé-requête de l’algorithme d’interrogation, les attributs non satisfaits par lerésumé sont identifiés sans traitement additionnel. Un nouvel algorithme, basé sur l’algorithmeprécédent, est proposé pour trouver des résumés proches de ceux désignés par la requête maisabsents de la hiérarchie de résumés interrogée. Pour ce faire, l’algorithme exploite des informationssupplémentaires fournies explicitement sous la forme de mesures de distances ou dematrices de substitution. En outre, les principes d’une modification implicite, sans informationsupplémentaire, sont discutés. L’algorithme correspondant est ensuite proposé. Il utilise les résumésde la hiérarchie pour garantir que des réponses existent pour les requêtes modifiées qu’ilpropose.L’utilisation d’un vocabulaire différent de celui utilisé lors de la construction des résumésest également discutée. Ne sont traités ici que les interrogations ayant une réponse approchée.Les cas où la réponse est détaillée, exigeant un accès aux enregistrements, sont différés dans leschapitres suivants. On montre que le vocabulaire personnalisé introduit une incertitude sur lesrésultats en ce sens qu’il n’est pas possible d’assurer, pour toute réponse approchée, que tousles enregistrements résultats et seulement ceux-là, sont décrits par la réponse fournie.
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