Présentation SSDM : Semantically Similar Data Miner
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- Élisabeth St-Pierre
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1 Présentation SSDM : Semantically Similar Data Miner Guillaume Calas <calas g@epita.fr> Henri-François Chadeisson <chadei hepita.fr> EPITA SCIA Juillet 2008 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
2 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
3 ... Avant-propos calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
4 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
5 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
6 Le data mining sans les petites roues (1/2) Définition Analyse portant sur un ensemble de données dans lequel aucune des données ou valeur prise individuellement n a de valeur particulière et dont aucune n est la cible, l objet de l analyse. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
7 Le data mining sans les petites roues (1/2) Définition Analyse portant sur un ensemble de données dans lequel aucune des données ou valeur prise individuellement n a de valeur particulière et dont aucune n est la cible, l objet de l analyse. Objectif global L objectif global étant la découverte de corrélations intéressantes (inconnues jusqu alors) entre les données à partir d une très grande quantité de données. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
8 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
9 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus construire des normes de comportement calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
10 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus construire des normes de comportement compression d informations calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
11 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus construire des normes de comportement compression d informations détection de déviation par rapport à ces normes calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
12 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus construire des normes de comportement compression d informations détection de déviation par rapport à ces normes Techniques utilisées Réseau de neurones : carte de Kohonen, cartes auto-adaptatives, etc.. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
13 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus construire des normes de comportement compression d informations détection de déviation par rapport à ces normes Techniques utilisées Réseau de neurones : carte de Kohonen, cartes auto-adaptatives, etc.. Méthodes statistiques : K-means, ACP, NNS, etc.. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
14 Le data mining sans les petites roues (2/2) Quelques applications dégager des groupes homogènes à partir d un ensemble d individus construire des normes de comportement compression d informations détection de déviation par rapport à ces normes Techniques utilisées Réseau de neurones : carte de Kohonen, cartes auto-adaptatives, etc.. Méthodes statistiques : K-means, ACP, NNS, etc.. Data mining : apriori, SSDM, Carma, etc.. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
15 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
16 (1/2) Origines Lofti Asker Zadeh Objectif : Représenter mathématiquement l imprécision relative à certaines classes d objets Sert de fondement à la logique floue Utilisation Modéliser la représentation humaine des connaissances Améliorer les performances des systèmes de décision qui utilisent cette modélisation Modéliser l incertitude et l imprécision calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
17 (2/2) Algorithmes utilisant les ensembles flous Lee and Lee-Kwang s algorithm[6] ; Kuok, Fu and Wong s algorithm[5] ; F-APACS[2] ; FARM[1] ; FTDA[4]. Fig.: Algorithmes travaillant sur des données quantitatives calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
![FTDA[4]. Fig.](/docs-images/44/4841393/images/page_17.jpg ": Algorithmes travaillant sur des données quantitatives calas g - chadei")
18 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
19 SSDM (1/3) Avant-propos Description Principe SSDM : Semantically Similar Data Miner [3] Objectif : Mener une étude sémantique sur les données traitées afin d améliorer et d augmenter les relations mises en évidence Utiliser la logique floue afin de mettre en évidence des liens sémantiques entre différents éléments. Algo basé sur la génération de règles associatives entre itemsets. On définit les variables suivantes : Transactions comprenant X et Y support : confidence : Nombre total de transactions Transactions comprenant X et Y Nombre de transactions comprenant X calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
20 SSDM (2/3) - Support / Confidence : Exemples Attribut 1 Attribut 2 chair table sofa desk chair desk chair table chair table(support = 50%, confidence = 67%) sofa desk(support = 25%, confidence = 100%) chair desk(support = 25%, confidence = 33%) calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
21 SSDM (3/3) Avant-propos Sélection de règles Support (X Y) > 50% Confidence (X Y) > 60% chair table(support = 50%, confidence = 67%) sofa desk(support = 25%, confidence = 100%) chair desk(support = 25%, confidence = 33%) calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
22 SSDM (3/3) Avant-propos Sélection de règles Support (X Y) > 50% Confidence (X Y) > 60% chair table(support = 50%, confidence = 67%) sofa desk(support = 25%, confidence = 100%) chair desk(support = 25%, confidence = 33%) But de l algorithme Mots Table et Desk différents Concepts Table et Desk proches Mettre en évidence ces relations conceptuelle par une approche sémantique, afin de permettre de trouver de nouvelles relations. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
23 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
24 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
25 Description et Initialisation Description 1 Data scanning (préparation des données) 2 Remplissage de la matrice de similarités 3 Identification des éléments similaires, cycle de similarités 4 Génération des candidats 5 Pondération des ensembles candidats 6 Évaluation des candidats 7 Génération des règles associatives calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
26 Description et Initialisation Description 1 Data scanning (préparation des données) 2 Remplissage de la matrice de similarités 3 Identification des éléments similaires, cycle de similarités 4 Génération des candidats 5 Pondération des ensembles candidats 6 Évaluation des candidats 7 Génération des règles associatives Initialisation 3 valeurs seuils (minsup, minconf, minsim) matrices de similarité calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
27 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
28 Avant-propos id Attribut 1 Attribut 2 Attribut 3 10 chair table wardrobe 20 sofa desk cupboard 30 seat table wardrobe 40 sofa desk cupboard 50 chair board wardrobe 60 chair board cupboard 70 chair desk cupboard 80 seat board cabinet 90 chair desk cabinet 100 sofa desk cupboard Minimal support (minsup) = 0.45 Minimal confidence (minconf ) = 0.3 Minimal similarity (minsim) = 0.8 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
29 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
30 0 - Comment ça se passe? Non, on déroule... calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
31 1 - Data scanning Avant-propos Attribuer un domaine à chaque élément (Pré-tri). Lorsque les données sont stockées en BDD, on peut définir un domaine par champs. Éléments Domaines sofa, chair, seat Domaine 1 board, desk, table Domaine 2 cabinet, cupboard, wardrobe Domaine 3 Domaine 1 contient les éléments sur lesquels on peut s asseoir. Domaine 2 contient les éléments sur lesquels on peut poser quelque chose. Domaine 3 contient les éléments qui peuvent contenir quelque chose. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
32 2 - Degrés de similarité Déterminer pour chaque domaine des degrés de similarité entre ses éléments (Matrice de similarité). Peut être fait à la main, ou automatiquement. Dom 1 Sofa Seat Chair Sofa Seat Chair Dom 2 Desk Table Board Desk Table Board Dom 3 Cabinet Wardrobe Cupboard Cabinet Wardrobe Cupboard calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
33 3 - Eléments similaires - Ensembles flous Domaine Valeur Relation Domaine Desk Table Domaine Cabinet Wardrobe Domaine Cabinet Cupboard Domaine Cupboard Wardrobe Fig.: Table associative avec minsim= 0.8 Fig.: Cycle de similarité calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
34 4 - Génération des candidats La génération des candidats est similaire à celle de l algorithme Apriori où on rajoute les éléments considérés comme similaires aux ensembles générés. Fig.: Apriori algorithm calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
35 5 - Poids des ensembles candidats (1/2) calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
36 5 - Poids des ensembles candidats (1/2) Exemple Somme des occurences des éléments de l ensemble pondérées par les coefficients de similarité. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
37 5 - Poids des ensembles candidats (1/2) Exemple Somme des occurences des éléments de l ensemble pondérées par les coefficients de similarité. Item 1 Item 2 Item Item On dispose d un ensemble contenant 2 fois l Item 1 et 1 fois l Item 2. calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
38 5 - Poids des ensembles candidats (1/2) Exemple Somme des occurences des éléments de l ensemble pondérées par les coefficients de similarité. Item 1 Item 2 Item Item On dispose d un ensemble contenant 2 fois l Item 1 et 1 fois l Item 2. Pour 2 éléments poids(item 1 ) + poids(item 2 ) sim(item 1, Item 2 ) = 2.8 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
39 5 - Poids des ensembles candidats (1/2) Exemple Somme des occurences des éléments de l ensemble pondérées par les coefficients de similarité. Item 1 Item 2 Item Item On dispose d un ensemble contenant 2 fois l Item 1 et 1 fois l Item 2. Pour 2 éléments poids(item 1 ) + poids(item 2 ) sim(item 1, Item 2 ) = 2.8 poids(item 1 ) sim(item 1, Item 2 ) + poids(item 2 ) = 2.6 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
40 5 - Poids des ensembles candidats (1/2) Exemple Somme des occurences des éléments de l ensemble pondérées par les coefficients de similarité. Item 1 Item 2 Item Item On dispose d un ensemble contenant 2 fois l Item 1 et 1 fois l Item 2. Pour 2 éléments poids(item 1 ) + poids(item 2 ) sim(item 1, Item 2 ) = 2.8 poids(item 1 ) sim(item 1, Item 2 ) + poids(item 2 ) = 2.6 poids = [poids(item 1)+poids(Item 2 )][1+sim(Item 1,Item 2 )] 2 = 2.7 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
41 5 - Poids des ensembles candidats (2/2) Pour plus de 2 éléments f = min (sim (Item 1, Item 2 ),..., sim (Item n 1, Item n )) poids = [ n i=1 poids (Item i)] [ ] 1+f 2 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
42 6 - Évaluation des candidats Évaluation des candidats Les ensembles d éléments dont le support est inférieur à minsup sont écartés car non suffisament fréquents. Support = poids(ensemble d éléments) Nombre d entrées dans la base de données calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
43 7 - Génération des règles associatives Rappel Une règle d association est définie par : Antecedent Consequent Génération des règles L ensemble des règles possibles entre chaque ensemble sont générées et seules les règles dont la valeur de confidence est supérieure à minconf sont conservées. Confidence = Support(Regle) Support(Antecedent) calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
44 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
45 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
46 Résultats sur de vrais Datasets Description du test - Comparaison SSDM / Apriori Datasets : Personnes atteintes du SIDA au Brésil Dataset AIDS entrées Champs : Région (22 régions), Sexe, Age, Status (single / married / widow(er) / coupled / separated / divorced / did not answer) Dataset AIDS entrées Champs : Religion (catholic / protestant / pentecostal / spiritism / afro-brazilian / none / did not answer / other) Do you read newspaper? (yes, diary / yes, almost every day / yes, once in a week / yes, once in a while / yes, rarely / never / did not answer) Do you watch TV? calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
47 Dataset 1 - Initialisation Résultats sur de vrais Datasets Attribute 1 Attribute 2 Degré de similarité Single Widow(er) 0.7 Married Coupled 0.8 Separated Divorced 0.9 minsup : 0.2 minconf : 0.4 minsim : 0.7 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
48 Dataset 1 - Résultats Résultats sur de vrais Datasets Apriori married female sup= conf= female married sup= conf= calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
49 Dataset 1 - Résultats Résultats sur de vrais Datasets Apriori married female sup= conf= female married sup= conf= SSDM coupled married male sup= conf= male coupled married sup= conf= married female sup= conf= female married sup= conf= coupled married female sup= conf= female coupled married sup= conf= calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
50 Dataset 2 - Initialisation Résultats sur de vrais Datasets Attribute 1 Attribute 2 Degré de similarité (N) Yes, diary (N)Yes, Almost every day 0.8 (N) Yes, rarely (N) Once in a while 0.6 (T) Yes, diary (T)Yes, Almost every day 0.8 (T) Yes, rarely (T) Once in a while 0.6 minsup : 0.2 minconf : 0.7 minsim : 0.6 calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
51 Dataset 2 - Résultats Résultats sur de vrais Datasets Apriori (T) Yes, diary Protestant sup= conf= Protestant (T) Yes, diary sup= conf= (N) Never Protestant sup= conf= calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
52 Dataset 2 - Résultats Résultats sur de vrais Datasets Apriori (T) Yes, diary Protestant sup= conf= Protestant (T) Yes, diary sup= conf= (N) Never Protestant sup= conf= SSDM (N) Yes, rarely (N) Once in a while (T) Yes, diary sup= conf= (N) Yes, rarely (N) Once in a while Protestant sup= conf= (T) Yes, diary Protestant sup= conf= Protestant (T) Yes, diary sup= conf= (N) Never Protestant sup= conf= calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
53 Plan Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets Résultats sur de vrais Datasets calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
54 Critiques Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets Autocritique Algorithme plus lent que Apriori Édition manuelle des matrices de similarité Notre avis Intérêt de minsim? Datasets de tests trop petits Pas d étude sur le temps d exécution calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
55 Bons points Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets Analyse sémantique des données On génère bien plus de règles Acquisition de nouvelles connaissances Utilisation de logique floue Approche plus fidèle au raisonnement humain Les nouvelles règles générées sont pertinentes calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
56 Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets Bilan Mise en évidence de nouvelles associations pertinentes Objectif initial atteint Améliorations Améliorer les performances de l algorithme en modifiant les structures de données utilisées Recherche de techniques de définition de domaines automatisées Data cleaning Définition automatisée des matrices de similarité (regain d intérêt pour minsim) calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
57 Questions Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets We want YOUR questions! calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
58 Questions Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets We want YOUR questions! Vous pouvez détacher vos ceintures et merci de votre attention... calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
59 Bibliographie I Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets W. Au and K. Chan. Farm : A data mining system for discovering fuzzy association rules. In Proc. of the 8th IEEE Int l Conf. on Fuzzy Systems, pages , Seoul, Korea, K. C. C. Chan and W.-H. Au. An effective algorithm for mining interesting quantitative association rules. In SAC, pages 88 90, E. L. G. Escovar, M. Biajiz, and M. T. P. Vieira. Ssdm : A semantically similar data mining algorithm. In C. A. Heuser, editor, SBBD, pages UFU, calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
60 Bibliographie II Avant-propos Résultats sur de vrais Datasets T.-P. Hong, C.-S. Kuo, S.-C. Chi, and S.-L. Wang. Mining fuzzy rules from quantitative data based on the aprioritid algorithm. In SAC (1), pages , C. M. Kuok, A. W.-C. Fu, and M. H. Wong. Mining fuzzy association rules in databases. SIGMOD Record, 27(1) :41 46, J.-H. Lee and H. Lee-Kwang. Fuzzy identification of unknown systems based on ga. In X. Yao, J.-H. Kim, and T. Furuhashi, editors, SEAL, volume 1285 of Lecture Notes in Computer Science, pages Springer, calas g - chadei h SSDM : Semantically Similar Data Miner 16 Juillet / 43
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