Discussion :

[dobfatch]

Bonjour à tous !

Je suis actuellement à la recherche d'un implémentation efficace des FP-Trees en java ou d'une structure de données autre me permettant de manipuler efficacement des ensembles de configurations fréquentes.

Les plus avertis comprendront ma requête, pour les autres ce n'est pas grave, mais au besoin je veux bien expliquer un peu plus en détail de quoi il s'agit

Merci d'avance !
A la relecture ...

Florian

[Patriarch24]

Je ne sais pas ce que ça vaut, mais ça répondra peut être à ta requête.

[Alec6]

Moi je veux bien en savoir plus !

[dobfatch]

Merci Patriarch24 pour le lien, j'étais déjà arrivé dessus mais c'est vraiment tout ce que j'arrive à trouver en Java (j'ai trouvé une implém PERL sinon ... mais ça m'intéresse pas). C'est bel et bien ce que je recherche, malheureusement ça manque cruellement de documentation (même la Javadoc est plutôt radine ... dira-t-on).

Alec6, pour tenter de faire vite : en DataMining, ou plus précisément en MBR (Market Basket Analysis) on s'intéresse à trouver des règles intéressantes dans un jeu de transactions.

Exemple de jeu de transactions :
A, B, C, D
A, B, E, G
F, G, H
A, C, D
A, F, G

Exemple de règles intéressante (pas forcément juste ici ... c'est juste pour expliquer) :
AC => D
F => G
etc...

Et pour parvenir à calculer ces règles d'associations on doit passer par plusieurs étapes et notamment l'énumération des "configurations fréquentes" (on parle de "frequent K-itemsets" en général). Pour ce faire, on a plusieurs algorithmes et notamment "Apriori" qui est bien mais seulement pour un jeu de données limité (pas trop de transaction et pas trop d'articles dans les transactions, sinon -> explosion combinatoire). Or ce n'est pas mon cas en ce moment ...

Et c'est là qu'intervient le FP-Tree (frequent pattern tree). Il s'agit d'une structure de donnée récursive qui permet de représenter un jeu de transactions de manière à optimiser la mémoire (en partageant au maximum les articles les plus fréquent) et à faciliter certains traitements ... en particulier ceux liés à la découverte de configuration fréquentes et l'extraction de de règles d'assocations. Malheureusement je n'ai pas le temps de me plonger dedans et l'implémenter moi-même, d'où ma requête ...

Pour le reste .... -> ask mister Google !

[dobfatch]

Pour info, l'implémentation proposée par l'uni de Liverpool (cf. message de Patriarch24) fonctionne correctemen, mais nécessite un peu de temps de décorticage pour bien saisir le comment ...

Et si quelqu'un est toujours à la recherche d'une implémentation efficace d'algo d'extraction de "frequent itemsets", voici un lien bien sympa avec de très bonnes implémentations : Christian Borgelt's Webpages

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