OLEMAR: An Online Environment for Mining Association Rules in Multidimensional Data

Data warehouses and OLAP (online analytical processing) provide tools to explore and navigate through data cubes in order to extract interesting information under different perspectives and levels of granularity. Nevertheless, OLAP techniques do not allow the identification of relationships, groupings, or exceptions that could hold in a data cube. To that end, we propose to enrich OLAP techniques with data mining facilities to benefit from the capabilities they offer. In this chapter, we propose an online environment for mining association rules in data cubes. Our environment called OLEMAR (online environment for mining association rules), is designed to extract associations from multidimensional data. It allows the extraction of inter-dimensional association rules from data cubes according to a sum-based aggregate measure, a more general indicator than aggregate values provided by the traditional COUNT measure. In our approach, OLAP users are able to drive a mining process guided by a meta-rule, which meets their analysis objectives. In addition, the environment is based on a formalization, which exploits aggregate measures to revisit the definition of the support and the confidence of discovered rules. This formalization also helps evaluate the interestingness of association rules according to two additional quality measures: lift and loevinger. Furthermore, in order to focus on the discovered associations and validate them, we provide a visual representation based on the graphic semiology principles. Such a representation consists in a graphic encoding of frequent patterns and association rules in the same multidimensional space as the one associated with the mined data cube. We have developed our approach as a component in a general online analysis platform called Miningcubes according to an Apriori-like algorithm, which helps extract inter-dimensional association rules directly from materialized multidimensional structures of data. In order to illustrate the effectiveness and the efficiency of our proposal, we analyze a real-life case study about breast cancer data and conduct performance experimentation of the mining process

A Data Mining-Based OLAP Aggregation of Complex Data: Application on XML Documents

International audienceNowadays, most organizations deal with complex data having different formats and coming from different sources. The XML formalism is evolving and becoming a promising solution for modelling and warehousing these data in decision support systems. Nevertheless, classical OLAP tools are still not capable to analyze such data. In this paper, we associate OLAP and data mining to cope advanced analysis on complex data. We provide a generalized OLAP operator, called OpAC, based on the AHC. OpAC is adapted for all types of data since it deals with data cubes modelled within XML. Our operator enables significant aggregates of facts expressing semantic similarities. Evaluation criteria of aggregates' partitions are proposed in order to assist the choice of the best partition. Furthermore, we developed a Web application for our operator. We also provide performance experiments and drive a case study on XML documents dealing with the breast cancer researches domain

Le Processus Powered Dirichlet-Hawkes comme A Priori Flexible pour Clustering Temporel de Textes

International audienceLe contenu textuel d'un document et sa date de publication sont corrélés. Par exemple, une publication scientifique est influencée par les précédents articles cités dans ladite publication. Utiliser cette corrélation permet d'améliorer la compréhension de grands corpus textuel datés. Cependant, cette tâche peut se compliquer lorsque les textes considérés sont courts ou possèdent des vocabulaires similaires. De plus, la corrélation entre texte et date est rarement parfaite. Nous développons une méthode répondant à ces limites, permettant de créer des clusters de documents en fonction de leur contenu et de leur date : le processus Powered Dirichlet-Hawkes (PDHP). Nous montrons que PDHP présente de meilleures performances que les modèles état de l'art (qu'il généralise) lorsque l'information textuelle ou temporelle est peu informative. Le PDHP se libère également de l'hypothèse d'une corrélation parfaite entre texte et date des documents. Enfin, nous illustrons une possible application sur des données réelles, provenant de Reddit

Le Processus Powered Dirichlet-Hawkes comme A Priori Flexible pour Clustering Temporel de Textes

International audienceLe contenu textuel d'un document et sa date de publication sont corrélés. Par exemple, une publication scientifique est influencée par les précédents articles cités dans ladite publication. Utiliser cette corrélation permet d'améliorer la compréhension de grands corpus textuel datés. Cependant, cette tâche peut se compliquer lorsque les textes considérés sont courts ou possèdent des vocabulaires similaires. De plus, la corrélation entre texte et date est rarement parfaite. Nous développons une méthode répondant à ces limites, permettant de créer des clusters de documents en fonction de leur contenu et de leur date : le processus Powered Dirichlet-Hawkes (PDHP). Nous montrons que PDHP présente de meilleures performances que les modèles état de l'art (qu'il généralise) lorsque l'information textuelle ou temporelle est peu informative. Le PDHP se libère également de l'hypothèse d'une corrélation parfaite entre texte et date des documents. Enfin, nous illustrons une possible application sur des données réelles, provenant de Reddit

A Multiple Correspondence Analysis to Organize Data Cubes

International audienceOn Line Analytical Processing (OLAP) is a technology basically created to provide users with tools in order to explore and navigate into data cubes. Unfortunately, in huge and sparse data, exploration becomes a tedious task and the simple user's intuition or experience does not lead to efficient results. In this paper, we propose to exploit the results of the Multiple Correspondence Analysis (MCA) in order to enhance data cube representations and make them more suitable for visualization and thus, easier to analyze. Our approach addresses the issues of organizing data in an interesting way and detects relevant facts. Our purpose is to help the interpretation of multidimensional data by efficient and simple visual effects. To validate our approach, we compute its efficiency by measuring the quality of resulting multidimensional data representations. In order to do so, we propose an homogeneity criterion to measure the visual relevance of data representations. This criterion is based on the concept of geometric neighborhood and similarity between cells. Experimental results on real data have shown the interest of using our approach on sparse data cubes

OpAC : Opérateur d'analyse en ligne basé sur une technique de fouille de données

National audienceL'analyse en ligne OLA et la fouille de données sont deux champs de recherche qui ont connu, depuis quelques années, des évolutions parallèles et indépendantes. De récentes études ont montré l'importance et l'intérêt de l'association entre ces deux domaines scientifiques. A l'heure actuelle, on assiste à l'accroissement du besoin d'une analyse en ligne plus élaborée. Nous pensons que le couplage entre OLAP et la fouille de données pourra apporter des réponses à ce besoin. Dans cet article, nous proposons d'adopter ce couplage en vue de créer un nouvel opérateur, baptisé OpAC (Opérateur d'Agrégation par Classification), d'analyse en ligne des données multidimensionnelles. OpAC consiste particulièrement en l'agrégation sémantique des modalités d'une dimension d'un cube de données en se basant sur la technique de la classification ascendante hiérarchique