Abstract:
L'extraction des motifs fréquents est une tâche importante en fouille de données. Durant
les deux dernières décennies de nombreux algorithmes ont été introduits pour résoudre ce
problème très populaire. Toutefois, la nature combinatoire et exponentielle de ce problème rend
l'énumération totale des motifs très di cile voire infaisable. Par conséquent, d'autres solutions
visent l'extraction d'une représentation compacte de l'ensemble de motifs.
L'objectif de ce mémoire est d'étudier l'approche d'extraction des motifs fréquents maximaux, qui constitue une représentation compressée sans perte d'information et un moyen permettant de retrouver l'ensemble complet de motifs.
Une étude conceptuelle suivie d'une implémentation de l'algorithme MAFIA fera l'objet de
ce rapport. l'expérience nous a montré que MAFIA inclut des multiples astuces et heuristiques
intéressantes que nous n'avons pas pus les implémentés intégralement.
