Abstract FR:

L'objectif de ce travail consiste a proposer une nouvelle approche de decouverte et de gestion de connaissances dans les bases de donnees (data mining). Le coeur de l'approche repose sur l'utilisation du treillis de concepts frequents, construit a partir d'une base de donnees. Un treillis de concepts frequents est defini comme un treillis forme uniquement de concepts dont le support depasse un certain support initial specifie par l'utilisateur. Nous proposons un ensemble d'algorithmes permettant la construction et la mise a jour des treillis de concepts frequents, pour prendre en compte l'evolution des bases de donnees. Nous proposons un ensemble d'operateurs pour interroger des treillis de concepts frequents. Outre des primitives generales d'exploitation des treillis, deux operateurs d'extraction de connaissances sont proposes. Le premier est dedie a l'extraction de concepts pertinents (concepts suffisamment generaux par le nombre d'objets concernes et suffisamment informatifs par le nombre de proprietes impliquees). L'autre est destine au calcul de regles d'association (associations entre les proprietes avec seuil de frequence et de confiance). Afin de beneficier des technologies developpees dans le contexte des bases de donnees, l'approche proposee est implementee dans le contexte du systeme de gestion de bases de donnees o 2. Nous developpons un schema objet generique base sur le modele objet o 2 pour representer tout treillis de concepts frequents. Un langage de requetes qui etend oql par des primitives d'interrogation des treillis de concepts est formalise et implante.