Le resume linguistique de donnees structurees comme ... - APMD

More documents

Recommendations

Info

14 CHAPITRE 1 — Les résumés du modèle SAINTETIQgraduelle mais binaire). On dit que D définit une partition de U lorsque les d i vérifient lespropriétés :• de couverture : ∀ x ∈ U, ∃ i/f di (x) > 0 et• de contraste : ∀ x ∈ U, f dp (x) = 1 ∧ f dq (x) = 1 ⇒ d p = d q ).La partition D est dite « forte » si on a en plus ∀ x ∈ U, ∑ ni=1 f d i(x) = 1.Sur la figure 1.1, l’attribut épaisseur instancie A sur le domaine U = [0.15 mm, 50 mm],avec l’ensemble des descripteurs D = {fin, mince, moyen, épais, grand}. Les éléments de Dsont appelés des termes, des descripteurs ou des étiquettes linguistiques.Lorsque le domaine D A est discret, les valeurs discrètes de D A sont munies de leur degréd’appartenance à l’étiquette floue du vocabulaire de description des données. Le tableau 1.1, tiréde [125], donne un exemple des sous-ensembles flous pour un attribut discret (Activité). Lestermes du vocabulaire de description sont artiste, homme d’affaires, cadre supérieur, employé,commerçant, chef d’entreprise et sans activité. Les valeurs discrètes du domaine des donnéessont celles de la colonne de droite (saxophoniste, barman, femme au foyer, etc.).Table 1.1 – Sous-ensembles flous sur l’attribut ActivitéÉtiquette floue Fonction d’appartenanceartiste {1.0/saxophoniste + 0.7/baby star + 0.3/présentateur + 0.9/clown +0.9/danseuse exotique + 0.4/cambrioleur}homme d’affaires {0.7/commerçant + 0.7/barman + 0.6/procureur + 0.9/patron decentrale nucléaire + 0.8/assistant de direction + 0.8/présentateur +0.9/cambrioleur}cadre supérieur {1.0/avocat + 0.8/inspecteur de la sécurité + 0.8/assistant de direction}employé{1.0/secrétaire + 0.3/danseuse exotique}commerçant {1.0/commerçant + 0.9/barman}chef d’entreprise {1.0/patron de centrale nucléaire + 0.2/femme au foyer}sans activité {1.0/sans emploi + 0.7/retraité + 0.5/femme au foyer + 0.4/baby star +0.4/cambrioleur}D’une manière générale, les connaissances de domaine permettent de faire la correspondanceentre les valeurs de domaines d’attribut et un vocabulaire d’expression des résumés dedonnées. Un domaine D A est alors réécrit par l’ensemble, noté D + A, des termes qui lui sont applicables.Par exemple, D Epaisseur + = {fin, mince, moyen, épais, grand} et D + Activité = {artiste,homme d’affaires, cadre supérieur, employé, commerçant, chef d’entreprise, sans activité}.
CHAPITRE 1 — Les résumés du modèle SAINTETIQ 151.3 Construction des résumésLa construction des résumés peut être vue comme un processus de découverte de connaissance.En entrée, les enregistrements de la relation R à résumer sont associés aux connaissancesde domaine. En sortie, les résumés obtenus décrivent les données par le biais du vocabulaire,c’est-à-dire l’ensemble des termes, fourni par les connaissances de domaine. Le processus estincrémental : les tuples sont pris en compte l’un après l’autre. Il peut donc être réduit au traitementd’un tuple t. Une hiérarchie de résumés est obtenue après répétition de ce traitement pourchacun des enregistrements de R.L’architecture de construction des résumés proposée dans [125] est une implémentationorientée service du modèle SAINTETIQ pour le résumé en ligne de données relationnelles. Cettearchitecture distingue deux services au sein du processus : un service de réécriture et un servicede résumé.1.3.1 Service de réécritureCe service réalise une abstraction des données grâce aux connaissances de domaine. Onobtient une représentation des données sous forme de sous-ensembles flous (voir section 1.2).Cette nouvelle représentation est homogène quelle que soit la nature du domaine d’attribut. Leprincipe de l’abstraction est de négliger les différences non significatives entre valeurs d’attributs.Ainsi, les valeurs 45 mm et 48 mm, désignant l’épaisseur d’une plaque de métal, bien quedistinctes, seront décrites par la même étiquette « grand » (voir figure 1.1).Il s’agit, en réécrivant les données brutes, de trouver toutes les réécritures possibles d’untuple t d’après les connaissances de domaine. L’objectif est d’offrir un traitement doté d’unepropriété de complétude et de rester fidèle au contexte sémantique du processus de résumé.Soient le tuple t = 〈t.A 1 , t.A 2 , . . . , t.A n 〉 et Φ A la fonction générique associant toute valeurd’attribut t.A aux descripteurs pouvant caractériser la valeur t.A. L’opération de réécritureconstruit un tuple :t ′ = 〈Φ A1 (t.A 1 ), Φ A2 (t.A 2 ), . . . , Φ An (t.A n )〉 .Notons que t ′ peut être multivalué. Dans ce cas, le modèle effectue une réduction de t ′ à desattributs monovalués. Ainsi, la réécriture d’un unique tuple peut engendrer plusieurs représentationsdistinctes désignées par le terme « tuple candidat » ; on note ϕ(t) l’ensemble des tuplescandidats (monovalués) engendrés par la réécriture du tuple t. Le tableau 1.2 présente des tuplescandidats d’enregistrements de la relation R = (épaisseur, dureté, température).
Page 1: École Centrale de Nantes Universit
Page 5: W. Amenel Abraham VOGLOZINLe résum
Page 9: RemerciementsMes remerciements vont
Page 13 and 14: IntroductionProblématique, motivat
Page 15 and 16: Introduction 3du modèle SAINTETIQ,
Page 17: Introduction 5structure d’index b
Page 20 and 21: 8 CHAPITRE 1 — Les résumés du m
Page 22 and 23: 10 CHAPITRE 1 — Les résumés du
Page 28: 16 CHAPITRE 1 — Les résumés du
Page 40 and 41: 28 CHAPITRE 2 — Algorithme d’in
Page 56 and 57: 44 CHAPITRE 3 — Interrogation fle
Page 58 and 59: 46 CHAPITRE 3 — Interrogation fle
Page 60: 48 CHAPITRE 3 — Interrogation fle
Page 65 and 66: CHAPITRE 3 — Interrogation flexib
Page 75 and 76: CHAPITRE 4Application des résumés
Page 77 and 78:
CHAPITRE 4 — Application des rés
Page 79 and 80:
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86:
Page 87 and 88:
Page 89 and 90:
Page 91 and 92:
Page 93 and 94:
Page 95 and 96:
Page 97 and 98:
Page 99 and 100:
Page 101:
Page 104 and 105:
92 CHAPITRE 5 — Indexation de don
Page 106 and 107:
Page 108 and 109:
Page 110 and 111:
Page 112 and 113:
100 CHAPITRE 5 — Indexation de do
Page 114 and 115:
Page 116 and 117:
Page 118 and 119:
Page 120 and 121:
Page 122 and 123:
Page 124 and 125:
Page 126 and 127:
Page 128 and 129:
Page 130 and 131:
Page 132 and 133:
Page 134 and 135:
Page 136 and 137:
Page 138 and 139:
Page 140 and 141:
128 CHAPITRE 6 — Implémentation
Page 142 and 143:
Page 144 and 145:
Page 146 and 147:
Page 148 and 149:
Page 150 and 151:
Page 152 and 153:
Page 154 and 155:
Page 156 and 157:
Page 158 and 159:
Page 161 and 162:
Conclusion généraleRésuméDurant
Page 163 and 164:
Conclusion générale 151tinence vi
Page 165 and 166:
Bibliographie[1] Paul M. AOKI.Gener
Page 167 and 168:
BIBLIOGRAPHIE 155Dans Proceedings o
Page 169 and 170:
BIBLIOGRAPHIE 157CoBase: a scalable
Page 171 and 172:
BIBLIOGRAPHIE 159ACM TODS, 4(3):315
Page 173 and 174:
BIBLIOGRAPHIE 161R-trees: a dynamic
Page 175 and 176:
BIBLIOGRAPHIE 163Dans Proeedings of
Page 177 and 178:
BIBLIOGRAPHIE 165Thèse de doctorat
Page 179 and 180:
BIBLIOGRAPHIE 167[135] THE POSTGRES
Page 181:
BIBLIOGRAPHIE 169Information and Co
Page 185 and 186:
Liste des figures—Corps du docume
Page 187 and 188:
Table des matières—Corps du docu
Page 189 and 190:
TABLE DES MATIÈRES 1775 Indexation
Page 192:
Le résumé linguistique de donnée
show all

Le resume linguistique de donnees structurees comme ... - APMD

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?