Recherche des motifs périodiques fréquents à partir d’une base de données transactionnelle

Abstract

la fouille de données est un processus d'exploration et d'analyse de grandes quantités de données afin de découvrir des informations cachées dans une base de données. Ces connaissances peuvent être utilisées pour prendre des décisions éclairées, améliorer les performances ou détecter la fraude. La fouille de motifs est l'un des domaines les plus étudiés dans ce contexte. Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'extraction de motifs fréquents périodiques.Tout d'abord, nous étudions l'algorithme PFP (Periodic Frequent Pattern), qui est l'algorithme le plus connu dans ce domaine, mais qu’il a l'inconvénient du déséquilibre dans la stabilité des motifs existants. Pour trouver une solution à ce déséquilibre, nous avons présenté l'algorithme SPP (Stable Periodic Frequent Pattern) qui permet d’extraire des motifs fréquents périodiques. L'objectif principal de notre travail est d'étudier ces deux algorithmes et de clarifier leurs différences et ensuite les appliquer sur une base de données réelle des crimes et délits commis dans la wilaya de Bordj Bou Arreridj afin d’évaluer le risque potentiel dans les différentes zones de cette wilaya Data mining is a process of exploring and analyzing large amounts of data to discover hidden knowledge within a transactional database. This knowledge can be used to make informed decisions, improve performance, and detect fraud. Pattern mining is one of the most studied areas in this context. In this work, we focus on the extraction of frequent periodic patterns. Firstly, we study the PFP algorithm(Periodic Frequent Pattern), which is the most known algorithm in this field, but its disadvantage is the imbalance in the stability of existing patterns. To address this imbalance, we present the SPP (Stable Periodic Frequent Pattern) algorithm, which allos us to extract stable frequent periodic patterns The main objective of our work is to study these two algorithms and clarify their differences, and then apply them to a real database of crimes and offenses committed in the Wilaya of Bordj Bou Arreridj in order to evaluate the potential risk in the different areas of this wila