Recherche de concepts à partir de données arborescentes et imprécises

Girard, Régis; Ralambondrainy, Henri

Mathématiques informatique et sciences humaines, Tome 147 (1999), pp. 87-111.

Dans cet article, nous proposons un formalisme de représentation de données structurées et imprécises, les Arborescences Symboliques Nuancées (ASN), qui est fondé sur la notion d'attribut-valeur. Les ASN nous permettent de représenter des entités composées de parties et sous-parties dont les caractéristiques peuvent être imprécises, inconnues ou bien inapplicables et prenant en compte les liens pouvant exister entre les valeurs des différentes caractéristiques. Nous nous intéressons à la recherche de concepts à partir d'un ensemble d'entités décrites par les ASN. La définition des concepts repose sur une extension des treillis de Galois au cas de données arborescentes et nuancées. Pour rechercher les concepts, nous présentons un algorithme incrémental permettant de calculer un treillis extrait du treillis de Galois en élagant les concepts trop généraux.

In this article, we propose a formalism (ASN) to deal with imprecise and structured data described with attributes and imprecise values. The ASN allow us to represente entities that are composed with parts and sub-parts ; values may be imprecise, unknown and the attributes may be not applicable. We can also take into account constraints that exist between the values of the attributes. We aim to find concepts from a set of entities described with ASN. Concepts are defined from an extension of the Galois lattice theory to deal with imprecise and structured data. To find concepts, we propose an incremental algorithm that compute a lattice concepts extracted from the Galois lattice where the too general concepts - in regard to a given criteria - are not computed.

Mot clés : données arborescentes, nuances, concepts, treillis de Galois
Mots clés : structured data, imprecision, concepts, Galois lattice

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