M2 SIOD (ADS)
Canevas
Objectif
L'objectif du cours est d'initier les étudiants aux concepts et questionnements propres aux données séquentielles catégorielles, leur représentation et leur analyse. Les applications sont diverses, entre autre l’analyse du comportement en internet, marketing, banques, …etc, l’analyse des données biologiques (ADN, protéine,…), l’analyse des données météorologiques, …etc. Les méthodes d’analyse sont aussi diverse tel que les algorithmes d’extraction des motifs séquentiels fréquents, la recherche des sous séquences discriminantes.
Connaissances préalables recommandées:
Mathématiques et algorithmique
Contenu de la matière
Chap1 : Introduction
Concepts de bas et définition
Domaines d’application
Types de séquences
Représentation des séquences
Chap2 : Fouille des motifs séquentiels dans les bases de données transactionnelles
Fouille des motifs séquentiels: Concepts de base
Méthodes scalables pour la fouille des motifs séquentiels
Chap3 : Fouille des séries temporelles
Définitions
Recherche de similarité dans l’analyse des séries temporelles
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