Abstract:
Notre recherche parle d’un thème de découverte de motifs rentables dans les bases de données transactionnelles. Il s'agit de trouver des motifs à haute utilité qui ont une forte corrélation avec une variable cible, telle que le profit ou la satisfaction du client.
L'objectif est d'aider les entreprises à prendre des décisions éclairées en identifiant les modèles de comportement des clients qui ont un impact positif sur leur rentabilité. Le mémoire examine différentes méthodes de découverte de motifs rentables, telles que l'analyse de corrélation, l'analyse de séquence en utilisant deux algorithmes différentes, et propose des approches pour améliorer la précision et l'efficacité de ces méthodes
Our research is about the discovery of profitable pattern discovery in transactional databases. It's about finding high-utility patterns that have a strong correlation with a target variable, such as profit or customer satisfaction.
The goal is to help businesses make informed decisions by identifying customer behavior patterns that positively impact their bottom line. The thesis examines different cost-effective pattern discovery methods, such as correlation analysis, sequence analysis using two different algorithms, and proposes approaches to improve the accuracy and efficiency of these methods
