Génération et sélection d'ensembles de motifs de graphes avec le principe MDL

Nowadays, large quantities of graph data can be found in many fields, encoding information about their respective domains. Such data can reveal useful knowledge to the user that analyzes it. However, the size and complexity of real-life datasets hinders their usage by human analysts. To help the users, pattern mining approaches extract frequent local structures, called patterns, from the data, so that they can focus on inferring knowledge from them, instead of analyzing the whole data at once. A well-known problem in pattern mining is the so-called problem of pattern explosion. Even on small datasets, the set of patterns that are extracted by classic pattern mining approaches can be very large in size, and contain many redundancies. In this thesis we propose three approaches that use the Minimum Description Length principle inorder to generate and select small, human-sized sets of descriptive graph patterns from graph data. For that, we instantiate the MDL principle in a graph pattern mining context and we propose MDL measures to evaluate sets of graph patterns. We also introduce the notion of ports, allowing to describe the data as a composition of pattern occurrences with no loss of information. We evaluate all our contributions on real-life graph datasets from different domains, including the semantic web.De nos jours, dans de nombreux domaines, de grandes quantités de données sont disponibles sous la forme de graphes. En les analysant, un utilisateur peut en extraire de la connaissance utile. Cependant, la taille et la complexité des données rendent leur exploitation complexe pour un humain. Afin de faciliter l’analyse de ces données, des approches de fouille de motifs ont été développées. Elles permettent d’extraire des structures locales fréquentes, appelées motifs, desquels l’utilisateur peut déduire de la connaissance, au lieu d’analyser l’intégralité des données. Un problème courant en fouille de motifs est l’explosion du nombre de motifs extraits. Même sur de petits jeux de données, les ensembles de motifs extraits par les approches classiques sont de très grande taille et contiennent de nombreuses redondances. Dans cette thèse, nous proposons trois approches qui utilisent le principe Minimum Description Length (MDL) afin de générer et de sélectionner des petits ensembles de motifs descriptifs de type graphe à partir de données de type graphe. Pour cela, nous instancions le principe MDL dans un contexte de fouille de motifs de graphe et nous proposons des mesures MDL pour évaluer des ensembles de motifs. Nous introduisons également la notion de ports, permettant de décrire les données comme une composition d’occurrences de motifs sans perte d’information. Nous évaluons toutes nos contributions sur des jeux de données de graphes provenant de différents domaines, y compris du web sémantique

KG-MDL: Mining Graph Patterns in Knowledge Graphs with the MDL Principle

Nowadays, increasingly more data are available as knowledge graphs (KGs). While this data model supports advanced reasoning and querying, they remain difficult to mine due to their size and complexity. Graph mining approaches can be used to extract patterns from KGs. However this presents two main issues. First, graph mining approaches tend to extract too many patterns for a human analyst to interpret (pattern explosion). Second, real-life KGs tend to differ from the graphs usually treated in graph mining: they are multigraphs, their vertex degrees tend to follow a power-law, and the way in which they model knowledge can produce spurious patterns. Recently, a graph mining approach named GraphMDL+ has been proposed to tackle the problem of pattern explosion, using the Minimum Description Length (MDL) principle. However, GraphMDL+, like other graph mining approaches, is not suited for KGs without adaptations. In this paper we propose KG-MDL, a graph pattern mining approach based on the MDL principle that, given a KG, generates a human-sized and descriptive set of graph patterns, and so in a parameter-less and anytime way. We report on experiments on medium-sized KGs showing that our approach generates sets of patterns that are both small enough to be interpreted by humans and descriptive of the KG. We show that the extracted patterns highlight relevant characteristics of the data: both of the schema used to create the data, and of the concrete facts it contains. We also discuss the issues related to mining graph patterns on knowledge graphs, as opposed to other types of graph data

GraphMDL : sélection de motifs de graphes avec le principe MDL

International audienceMany graph pattern mining algorithms have been designed to identify recurring structures in graphs. The main drawback of these approaches is that they often extract too many patterns for human analysis. Recently, pattern mining methods using the Minimum Description Length (MDL) principle have been proposed to select a characteristic subset of patterns from transactional, sequential and relational data. In this paper, we propose a MDL-based approach for selecting a characteristic subset of patterns on labeled graphs. A key notion in this paper is the introduction of ports to encode connections between pattern occurrences without any loss of information. Experiments show that the number of patterns is drastically reduced, and the selected patterns can have complex shapes.Plusieurs algorithmes de fouille de motifs ont été proposés pour iden-tifier des structures récurrentes dans les graphes. Le principal défaut de ces ap-proches est qu'elles produisent généralement trop de motifs pour qu'une analyse humaine soit possible. Récemment, des méthodes de fouille de motifs ont traité ce problème sur des données transactionnelles, séquentielles et relationnelles en utilisant le principe MDL (Minimum Description Length). Dans ce papier, nous proposons une approche MDL pour sélectionner un sous-ensemble représentatif de motifs sur des graphes étiquetés. Une notion clé de notre approche est l'in-troduction de ports pour encoder les connections entre occurrences de motifs, sans perte d'information. Nos expériences montrent que le nombre de motifs est drastiquement réduit et que les motifs sélectionnés peuvent avoir des formes complexes

GraphMDL Visualizer: Interactive Visualization of Graph Patterns

International audiencePattern mining algorithms allow to extract structures from data to highlight interesting and useful knowledge. However, those approaches can only be truly helpful if the users can actually understand their outputs. Thus, visualization techniques play a great role in pattern mining, bridging the gap between the algorithms and the users. In this demo paper we propose GraphMDL Visualizer, a tool for the interactive visualization of the graph patterns extracted with GraphMDL, a graph mining approach based on the MDL principle. GraphMDL Visualizer is structured according to the behavior and needs of users when they analyze GraphMDL results. The tool has dierent views, ranging from more general (distribution of pattern characteristics), to more specic (visualization of specic patterns). It is also highly interactive, allowing the users to customize the dierent views, and navigate between them, through simple mouse clicks. GraphMDL Visualizer is freely available online

Génération et sélection d'ensembles de motifs de graphes avec le principe MDL

Nowadays, large quantities of graph data can be found in many fields, encoding information about their respective domains. Such data can reveal useful knowledge to the user that analyzes it. However, the size and complexity of real-life datasets hinders their usage by human analysts. To help the users, pattern mining approaches extract frequent local structures, called patterns, from the data, so that they can focus on inferring knowledge from them, instead of analyzing the whole data at once. A well-known problem in pattern mining is the so-called problem of pattern explosion. Even on small datasets, the set of patterns that are extracted by classic pattern mining approaches can be very large in size, and contain many redundancies. In this thesis we propose three approaches that use the Minimum Description Length principle inorder to generate and select small, human-sized sets of descriptive graph patterns from graph data. For that, we instantiate the MDL principle in a graph pattern mining context and we propose MDL measures to evaluate sets of graph patterns. We also introduce the notion of ports, allowing to describe the data as a composition of pattern occurrences with no loss of information. We evaluate all our contributions on real-life graph datasets from different domains, including the semantic web.De nos jours, dans de nombreux domaines, de grandes quantités de données sont disponibles sous la forme de graphes. En les analysant, un utilisateur peut en extraire de la connaissance utile. Cependant, la taille et la complexité des données rendent leur exploitation complexe pour un humain. Afin de faciliter l’analyse de ces données, des approches de fouille de motifs ont été développées. Elles permettent d’extraire des structures locales fréquentes, appelées motifs, desquels l’utilisateur peut déduire de la connaissance, au lieu d’analyser l’intégralité des données. Un problème courant en fouille de motifs est l’explosion du nombre de motifs extraits. Même sur de petits jeux de données, les ensembles de motifs extraits par les approches classiques sont de très grande taille et contiennent de nombreuses redondances. Dans cette thèse, nous proposons trois approches qui utilisent le principe Minimum Description Length (MDL) afin de générer et de sélectionner des petits ensembles de motifs descriptifs de type graphe à partir de données de type graphe. Pour cela, nous instancions le principe MDL dans un contexte de fouille de motifs de graphe et nous proposons des mesures MDL pour évaluer des ensembles de motifs. Nous introduisons également la notion de ports, permettant de décrire les données comme une composition d’occurrences de motifs sans perte d’information. Nous évaluons toutes nos contributions sur des jeux de données de graphes provenant de différents domaines, y compris du web sémantique

Génération et sélection d'ensembles de motifs de graphes avec le principe MDL

Nowadays, large quantities of graph data can be found in many fields, encoding information about their respective domains. Such data can reveal useful knowledge to the user that analyzes it. However, the size and complexity of real-life datasets hinders their usage by human analysts. To help the users, pattern mining approaches extract frequent local structures, called patterns, from the data, so that they can focus on inferring knowledge from them, instead of analyzing the whole data at once. A well-known problem in pattern mining is the so-called problem of pattern explosion. Even on small datasets, the set of patterns that are extracted by classic pattern mining approaches can be very large in size, and contain many redundancies. In this thesis we propose three approaches that use the Minimum Description Length principle inorder to generate and select small, human-sized sets of descriptive graph patterns from graph data. For that, we instantiate the MDL principle in a graph pattern mining context and we propose MDL measures to evaluate sets of graph patterns. We also introduce the notion of ports, allowing to describe the data as a composition of pattern occurrences with no loss of information. We evaluate all our contributions on real-life graph datasets from different domains, including the semantic web.De nos jours, dans de nombreux domaines, de grandes quantités de données sont disponibles sous la forme de graphes. En les analysant, un utilisateur peut en extraire de la connaissance utile. Cependant, la taille et la complexité des données rendent leur exploitation complexe pour un humain. Afin de faciliter l’analyse de ces données, des approches de fouille de motifs ont été développées. Elles permettent d’extraire des structures locales fréquentes, appelées motifs, desquels l’utilisateur peut déduire de la connaissance, au lieu d’analyser l’intégralité des données. Un problème courant en fouille de motifs est l’explosion du nombre de motifs extraits. Même sur de petits jeux de données, les ensembles de motifs extraits par les approches classiques sont de très grande taille et contiennent de nombreuses redondances. Dans cette thèse, nous proposons trois approches qui utilisent le principe Minimum Description Length (MDL) afin de générer et de sélectionner des petits ensembles de motifs descriptifs de type graphe à partir de données de type graphe. Pour cela, nous instancions le principe MDL dans un contexte de fouille de motifs de graphe et nous proposons des mesures MDL pour évaluer des ensembles de motifs. Nous introduisons également la notion de ports, permettant de décrire les données comme une composition d’occurrences de motifs sans perte d’information. Nous évaluons toutes nos contributions sur des jeux de données de graphes provenant de différents domaines, y compris du web sémantique

Génération et sélection d'ensembles de motifs de graphes avec le principe MDL

Nowadays, large quantities of graph data can be found in many fields, encoding information about their respective domains. Such data can reveal useful knowledge to the user that analyzes it. However, the size and complexity of real-life datasets hinders their usage by human analysts. To help the users, pattern mining approaches extract frequent local structures, called patterns, from the data, so that they can focus on inferring knowledge from them, instead of analyzing the whole data at once. A well-known problem in pattern mining is the so-called problem of pattern explosion. Even on small datasets, the set of patterns that are extracted by classic pattern mining approaches can be very large in size, and contain many redundancies. In this thesis we propose three approaches that use the Minimum Description Length principle inorder to generate and select small, human-sized sets of descriptive graph patterns from graph data. For that, we instantiate the MDL principle in a graph pattern mining context and we propose MDL measures to evaluate sets of graph patterns. We also introduce the notion of ports, allowing to describe the data as a composition of pattern occurrences with no loss of information. We evaluate all our contributions on real-life graph datasets from different domains, including the semantic web.De nos jours, dans de nombreux domaines, de grandes quantités de données sont disponibles sous la forme de graphes. En les analysant, un utilisateur peut en extraire de la connaissance utile. Cependant, la taille et la complexité des données rendent leur exploitation complexe pour un humain. Afin de faciliter l’analyse de ces données, des approches de fouille de motifs ont été développées. Elles permettent d’extraire des structures locales fréquentes, appelées motifs, desquels l’utilisateur peut déduire de la connaissance, au lieu d’analyser l’intégralité des données. Un problème courant en fouille de motifs est l’explosion du nombre de motifs extraits. Même sur de petits jeux de données, les ensembles de motifs extraits par les approches classiques sont de très grande taille et contiennent de nombreuses redondances. Dans cette thèse, nous proposons trois approches qui utilisent le principe Minimum Description Length (MDL) afin de générer et de sélectionner des petits ensembles de motifs descriptifs de type graphe à partir de données de type graphe. Pour cela, nous instancions le principe MDL dans un contexte de fouille de motifs de graphe et nous proposons des mesures MDL pour évaluer des ensembles de motifs. Nous introduisons également la notion de ports, permettant de décrire les données comme une composition d’occurrences de motifs sans perte d’information. Nous évaluons toutes nos contributions sur des jeux de données de graphes provenant de différents domaines, y compris du web sémantique

GraphMDL+: Interleaving the Generation and MDL-based Selection of Graph Patterns

International audienceGraph pattern mining algorithms ease graph data analysis by extracting recurring structures. However, classic pattern mining approaches tend to extract too many patterns for human analysis. Recently, the GraphMDL algorithm has been proposed, which reduces the generated pattern set by using the Minimum Description Length (MDL) principle to select a small descriptive subset of patterns. The main drawback of this approach is that it needs to first generate all possible patterns and then sieve through their complete set. In this paper we propose GraphMDL+, an approach based on the same description length definitions as GraphMDL but which tightly interleaves pattern generation and pattern selection (instead of generating all frequent patterns beforehand), and outputs a descriptive set of patterns at any time. Experiments show that our approach takes less time to attain equivalent results to GraphMDL and can attain results that GraphMDL could not attain in feasible time. Our approach also allows for more freedom in the pattern and data shapes, since it is not tied to an external approach

GraphMDL Visualizer: Interactive Visualization of Graph Patterns

International audiencePattern mining algorithms allow to extract structures from data to highlight interesting and useful knowledge. However, those approaches can only be truly helpful if the users can actually understand their outputs. Thus, visualization techniques play a great role in pattern mining, bridging the gap between the algorithms and the users. In this demo paper we propose GraphMDL Visualizer, a tool for the interactive visualization of the graph patterns extracted with GraphMDL, a graph mining approach based on the MDL principle. GraphMDL Visualizer is structured according to the behavior and needs of users when they analyze GraphMDL results. The tool has dierent views, ranging from more general (distribution of pattern characteristics), to more specic (visualization of specic patterns). It is also highly interactive, allowing the users to customize the dierent views, and navigate between them, through simple mouse clicks. GraphMDL Visualizer is freely available online

GraphMDL: Graph Pattern Selection based on Minimum Description Length

International audienceMany graph pattern mining algorithms have been designed to identify recurring structures in graphs. The main drawback of these approaches is that they often extract too many patterns for human analysis. Recently, pattern mining methods using the Minimum Description Length (MDL) principle have been proposed to select a characteristic subset of patterns from transactional, sequential and relational data. In this paper, we propose an MDL-based approach for selecting a characteristic subset of patterns on labeled graphs. A key notion in this paper is the introduction of ports to encode connections between pattern occurrences without any loss of information. Experiments show that the number of patterns is drastically reduced. The selected patterns have complex shapes and are representative of the data