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Durant ces dernieres annees, les quantites de donnees collectees, dans divers domaines d’application de l’informatique, deviennent de plus en plus importantes. Ces quantites suscitent le besoin d’analyse et d’interpretation afin d’en extraire des connaissances utiles. Dans ce travail, nous nous interessons a la technique d’extraction des regles d’association a partir de larges contextes. Cette derniere est parmi les techniques les plus frequemment utilisees en fouille de donnees. Toutefois, le nombre de regles extraites est generalement important avec en outre la presence de regles redondantes. Dans cet article, nous proposons un nouvel algorithme, appele PRINCE, dont la principale originalite est de construire une structure partiellement ordonnee (nommee treillis d’Iceberg) dans l’objectif d’extraire des ensembles reduits de regles, appeles bases generiques. Ces bases forment un sous-ensemble, sans perte d’information, des regles d’association. Pour reduire le cout de cette construction, le treillis d’Iceberg est calcule grâce aux generateurs minimaux, associes aux motifs fermes frequents. Ces derniers sont simultanement derives avec les bases generiques grâce a un simple parcours ascendant de la structure construite. Les experimentations que nous avons realisees sur des contextes de reference et « pire des cas » ont montre l’efficacite de l’algorithme propose, comparativement a des algorithmes tels que CLOSE, A-CLOSE et TITANIC.

Construction efficace du treillis des motifs fermés fréquents et extraction simultanée des bases génériques de règles