L'évolution rapide des techniques de génération et de stockage de données a permis à de nombreux organismes la création de bases de données volumineuses, pour stocker l'information nécessaire à leurs activités. Ces bases de données qui deviennent de plus en plus importantes sont réellement peu exploitées, alors qu'elles cachent des connaissances potentiellement utiles pour l'organisation. L'extraction de ces informations enfouies dans ces masses de données est traitée par la fouille de données ("Data Mining"). Ce projet de mémoire traite plus particulièrement le problème d'extraction des informations sous forme de règles d'associations. Le problème de la pertinence et de l'utilité des règles extraites est un problème majeur de l'extraction des règles d'associations. Ce problème est lié au nombre important de règles extraites et à la présence d'une forte proportion de règles redondantes. Nombreuses techniques de réduction de la famille de règles ont été publiées. Dans ce contexte, les résultats obtenus par l'analyse formelle des concepts (AFC) ont permis de définir un sous-ensemble de l'ensemble des règles d'associations valides appelés bases informatives. La génération de ces bases informatives se fait par une extraction efficace des itemsets fermés fréquents et leurs générateurs minimaux associés. Les générateurs minimaux composent les prémisses minimales de ces règles alors que leurs fermetures composent les conclusions maximales de ces règles. Cependant un survol de la littérature montre que les générateurs minimaux composant l'antécédent et la conséquence de ces bases, contiennent encore de la redondance. Une représentation réduite de ces générateurs minimaux est utile pour révéler la relation d'équivalence parmi les générateurs minimaux. Une étude a été menée dernièrement dans ce sens dans laquelle l'algorithme DSFS_MINER a été proposé et validé, permettant l'extraction d'une représentation succincte sans perte d'informations des générateurs minimaux. Notre contribution dans ce projet réside d'une part, dans l'étude et l'expérimentation d'approches de représentations succinctes des générateurs minimaux, et d'autre part, dans la proposition d'un algorithme d'expansion permettant la dérivation de tous les générateurs minimaux afin de constituer la famille entière des générateurs minimaux du contexte d'extraction.\ud
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Data Mining, Règles d'associations, Analyse formelle des concepts, Générateurs minimaux, Itemset fermés, Générateur minimal, Représentation succincte des générateurs minimaux
