Mining Patterns in Data

LINGI2364  2019-2020  Louvain-la-Neuve

Mining Patterns in Data
5.0 crédits
30.0 h + 15.0 h
2q

Enseignants
Langue
d'enseignement
Anglais
Préalables

LINFO1121

Thèmes abordés
Une tâche importante dans l'exploration de données consiste à découvrir des motifs dans les données. Ces motifs sont des structures récurrentes dans les données; ils peuvent fournir des explications interprétables pour les observations dans les données, peuvent aider à mieux comprendre la structure des données, peuvent être utilisés pour construire de meilleurs modèles, et peuvent être utilisés pour résoudre d'autres tâches (telles que la constructions d'index dans des bases de données ou la compression de données). Les motifs peuvent être trouvés dans beaucoup de formes de données différentes, y compris des données des supermarchés, des compagnies d'assurance, des expériences scientifiques, des réseaux sociaux, des projets de logiciel, et ainsi de suite.
 
Ce cours offrira une introduction en profondeur à l'extraction de motifs. Après une introduction aux principes de base de l'extraction de motifs, il fournira une discussion en profondeur d'un certain nombre de techniques avancées d'extraction de motif.
 
Les sujets qui seront discutés sont:
  • Catégories de tâches d'extraction de motifs, y compris l'extraction de motifs et d'ensemble de motifs, l'extraction de motifs supervisée ou non, les types de jeux de données et les fonctions de score des motifs ;
  • Algorithmes pour résoudre différentes tâches d'extraction de motifs;
  • Les structures de données pour rendre l'extraction des motifs plus efficace;
  • La mise en 'uvre d'algorithmes d'extraction de motifs ;
  • Fondements mathématiques pour les différentes catégories de tâches d'extraction de motifs;
  • Classes de complexité en lien avec l'extraction de motifs ;
  • Applications de l'extraction de motifs, avec un accent particulier sur l'application des techniques d'extraction de motifs dans l'ingénierie logicielle.
Acquis
d'apprentissage

  • 1

    Eu égard au référentiel AA du programme « Master ingénieur civil en informatique », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :

    • INFO 1
    • INFO 2.1-4
    • INFO 4.2-4
    • INFO 5.5
    • INFO 6.4
     
    Eu égard au référentiel AA du programme « Master [120] en sciences informatiques », ce cours contribue au développement, à l'acquisition et à l'évaluation des acquis d'apprentissage suivants :
    • SINF 1.M4, 1.M3
    • SINF 2.1-4
    • SINF 4.2-4
    • SINF 5.5
    • SINF 6.4
    Les étudiants ayant suivi avec fruit ce cours seront capables de
    • Identifier la tâche d'extraction de motifs la plus appropriée pour un ensemble de données donné;
    • Expliquer les avantages et les inconvénients des algorithmes d'extraction de motifs en fonction du problème à résoudre;
    • Identifier les approches appropriées pour évaluer la qualité des motifs et les appliquer dans diverses situations;
    • Déterminer la complexité calculatoire des problèmes d'extraction de motifs;
    • Développer de nouveaux algorithmes d'extraction de motifs pour de nouvelles applications.

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».

Contenu
  • Extraction dans des collections d'objets les plus fréquentes : algorithmes, structures de données;
  • Extraction dans des collections d'objects basée sur des contraintes: algorithmes, structures de données;
  • Extraction de motifs dans des séquences, arbres, graphes: algorithmes, structures de données, classes de complexité;
  • Extraction de motifs dans des données supervisées: fonctions de score, algorithmes;
  • Extraction d'ensemble de motifs dans des données supervisées: fonctions de score, modèles (arbres de décision, boosting), algorithmes
  • Extraction d'ensemble de motifs dans des données non supervisées: fonctions de score (principe de longueur de description minimale, entropie maximale), algorithmes
  • Applications de l'extraction de motifs: dépôts de logiciels, traces, log files, chimio-informatique, bioinformatique, applications industrielles
Méthodes d'enseignement
  • Cours magistraux
  • 3 travaux
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

25% pour les exercices + examen écrit; les exercices ne comptent que si la note pour l'examen est >= 10. Les mêmes conditions appliquent en août.

Bibliographie

Charu C. Aggarwal, Jiawei Han (Eds.),  Frequent Pattern Mining, Springer 2014 (ISBN: 978-3-319-07820-5)

Chapitres de

Siegfried Nijssen, Albrecht Zimmermann and Luc De Raedt, Essentials of Pattern Mining. 

 
Faculté ou entité
en charge


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil en informatique
5
-

Master [120] en science des données, orientation technologies de l'information
5
-

Master [120] : ingénieur civil en science des données
5
-

Master [120] en sciences informatiques
5
-

Master [120] en science des données, orientation statistique
5
-

Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
5
-