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Hdr Année : 2013

Pattern mining rock: more, faster, better

Résumé

Pattern mining is the area of data mining concerned with finding regularities in data. This document presents my contributions to this domain along three axes: 1. The domain is young, and there are still some kinds of regularities that data analysts would like to discover in data but that are not handled. We contributed two new pattern definitions extending the reach of data analysis by pattern mining: gradual patterns and periodic patterns with unrestricted gaps. We also proposed ParaMiner, a pioneering algorithm for generic pattern mining, allowing practitioners to directly specify the patterns they are interested in. 2. Pattern mining is extremely demanding on computational resources. In order to reduce the mining time, we studied how to exploit the parallelism of multicore processors. Our results show that some well established techniques in pattern mining are ill-adapted for parallelism, and propose solutions. 3. Our ultimate goal is to make pattern mining easier to use by data analysts. There is a lot to do in this area, as currently they are presented with unusable lists of millions of patterns. We will present our first results in the context of mining execution traces of processors.
Le pattern mining est un domaine du data mining dont le but est l'extraction de régularité dans les données. Ce document présente nos contributions au domaine selon 3 axes : 1. Le domaine du pattern mining est jeune et il y existe encore beaucoup de types de régularités qu'un analyste serait intéressé de découvrir mais qui ne sont pas encore gérées. Nous avons contribué à deux nouveaux types de patterns: les patterns graduels et les patterns périodiques avec "ruptures". Nous avons aussi proposé ParaMiner, un algorithme original pour le pattern mining générique, qui permet à des analystes de spécifier directement le type de patterns qui les intéressent. 2. Le pattern mining demande beaucoup de ressources de calcul. Pour réduire le temps de calcul, nous avons étudié comment exploiter le parallélisme des processeurs multicoeurs. Nos résultats montrent que des techniques classiques en pattern mining sont mal adaptées au parallélisme, et nous avons proposé des solutions. 3. Notre objectif à long terme est de rendre le pattern mining plus facile à utiliser par les analystes. Il y a beaucoup à faire dans ce but, actuellement les analystes doivent travailler sur de longues listes de millions de patterns. Nous présentons nos premiers résultats, dans le contexte de la fouille de traces d'exécution de processeurs.
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Dates et versions

tel-01006195 , version 1 (14-06-2014)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01006195 , version 1

Citer

Alexandre Termier. Pattern mining rock: more, faster, better. Databases [cs.DB]. Université de Grenoble, 2013. ⟨tel-01006195⟩
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