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Słownik AI

Kompletny słownik sztucznej inteligencji

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Règles d'association

Méthodes de data mining permettant de découvrir des relations ou corrélations entre des variables dans de grandes bases de données transactionnelles.

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Algorithme Apriori

Algorithme classique d'extraction de règles d'association qui utilise une approche level-wise pour générer les itemsets fréquents de manière itérative.

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Support

Mesure de fréquence indiquant la proportion de transactions contenant un itemset ou une règle d'association dans la base de données.

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Confiance

Probabilité conditionnelle qu'un item B apparaisse dans une transaction sachant que l'item A y est déjà présent, mesurant la fiabilité d'une règle.

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Lift

Ratio mesurant l'augmentation de la probabilité de l'antécédent B sachant que le conséquent A est présent, par rapport à leur probabilité marginale.

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Itemset fréquent

Ensemble d'items apparaissant ensemble dans les transactions avec une fréquence supérieure ou égale au seuil de support minimum défini.

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Principe d'anti-monotonie

Propriété fondamentale selon laquelle tout sous-ensemble d'un itemset fréquent est également fréquent, permettant l'élagage efficace de l'espace de recherche.

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Génération de candidats

Étape de l'algorithme Apriori créant des itemsets candidats de taille k à partir d'itemsets fréquents de taille k-1 par jointure auto-join.

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Panier de consommation

Modèle de données transactionnelles représentant les achats ou interactions d'un client comme un ensemble d'items achetés simultanément.

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Algorithme FP-Growth

Alternative à Apriori utilisant une structure de données compacte (FP-tree) et une approche divide-and-conquer pour extraire les itemsets fréquents sans génération de candidats.

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FP-tree

Structure de données arborescente compressée représentant la base de données transactionnelles en préfixes partagés pour une extraction efficace de motifs fréquents.

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Itemset maximal

Itemset fréquent qui n'a aucun sur-ensemble fréquent, permettant de réduire le nombre de règles générées sans perte d'information sur les supports.

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Itemset fermé

Itemset fréquent dont aucun sur-ensemble strict a le même support, offrant une représentation plus compacte des motifs fréquents.

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Algorithme ECLAT

Algorithme d'extraction de motifs fréquents utilisant une représentation verticale des données et des intersections d'ensembles de tidlists pour une exploration efficace.

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Mesure d'intérêt

Métrique complémentaire au support et à la confiance pour évaluer la pertinence statistique et l'utilité pratique d'une règle d'association.

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Règle d'association forte

Règle satisfaisant simultanément les seuils minimaux de support et de confiance, considérée comme statistiquement significative dans le contexte d'analyse.

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