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Un Opérateur Skyline Flexible pour l'Interrogation de Bases de Données : Premières explorations
Auteurs :
Katia Abbaci,
Allel Hadjali,
Ludovic Liétard,
Daniel RocacherLes requêtes skyline représentent un paradigme
très populaire et puissant pour extraire des objets
ou points d'un ensemble de données multidimensionnelles.
Elles s'appuient sur le principe de dominance
de Pareto pour identifier l'ensemble des objets qui
ne sont dominés par aucun autre objet de la même
relation. Dans ce contexte, deux problèmes peuvent
surgir : (i) un nombre important de réponses qui
est généralement peu informatif du point de vue de
l'utilisateur, (ii) un nombre insuffisant de réponses.
Dans cet article, nous proposons une approche permettant
un raffinement du skyline pour traiter le
problème (i). Elle est basée sur une relation de dominance
fondée sur des quantificateurs linguistiques.
L'approche permet de sélectionner les objets les plus
intéressants parmi ceux retournés par le skyline.
Skyline queries are a popular and powerful paradigm
for extracting interesting objects from a ddimensional
dataset. They rely on Pareto dominance
principle to identify the set of objects which are not
dominated by any other object from the dataset. In
this context, two main problems may be faced : (i)
a large number of skyline objects which is less informative
for the users ; and (ii) a small number of
returned objects which could be also insufficient. In
this paper, we tackle the first problem and propose
an approach to deal with it. The proposed approach
aims at refining the skyline in order to select the
best of its elements. A new definition of dominance
relationship based on fuzzy quantifiers, is introduced.
The approach is intended to be integrated in flexible
querying systems of d-dimensional databases.
Article édité dans l’ouvrage
Auteur :
Collectif LFA
Contributeurs :
Inés Couso,
Anne Laurent,
Éric Benoit,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Agnès Rico,
Miguel Couceiro,
Jean-Luc Marichal,
Serge Guillaume,
Brigitte Charnomordic,
Mouna Boughamsa,
Messaoud Ramdani,
Nicole El Zoghby,
Véronique Cherfaoui,
Bertrand Ducourthial,
Thierry Denoeux,
Mira Bou Farah,
David Mercier,
Éric Lefevre,
François Delmotte,
Nadia Ben Abdallah,
Nassima Mouhous Voyneau,
Thierry Denoeux,
David Mercier,
Éric Lefevre,
Rémus Pusca,
Cristian Demian,
Raphael Romary,
Olivier Pivert,
Grégory Smits,
Hélène Jaudoin,
Allel Hadjali,
Didier Dubois,
Hélène Fargier,
Dominique Guyonnet,
Katia Abbaci,
Allel Hadjali,
Ludovic Liétard,
Daniel Rocacher,
Matthieu Puyo,
Nadine Matton,
Stéphane Vautier,
Didier Dubois,
Henri Prade,
Salem Benferhat,
Faiza Khellaf-Hamed,
Ismahane Zeddigha,
Gilles Mauris,
Leila Amgoud,
Henri Prade,
Farid Aiche,
Didier Dubois,
Afef Denguir,
François Trousset,
Jacky Montmain,
Samia Boulkrinat,
Allel Hadjali,
Aïcha Mokhtari,
Sawsan Kanj,
Fahed Abdallah,
Thierry Denoeux,
Olivier Strauss,
Désiré Dro Sidibe,
William Puech,
Samir Hachour,
François Delmotte,
Éric Lefevre,
David Mercier,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Perfecto Malaquias Quintero Flores,
Federico Del Razo Lopez,
Nicolas Sicard,
Anne Laurent,
Amal Oudni,
Marie-Jeanne Lesot,
Maria Rifqi,
Reda Boukezzoula,
Moheb Elmasry,
Sylvie Galichet,
Laurent Foulloy,
Nicolas Sutton-Charani,
Sébastien Destercke,
Thierry Denoeux,
Mehena Loudahi,
John Klein,
Jean-Marc Vannobel,
Olivier Colot,
Felipe Aguirre,
Sébastien Destercke,
Mohamed Sallak,
Walter Schon
Collection :
LFA
Rubrique :
Données – informatique – I.A. – IHM
Public concerné :
Spécialistes
Mots clés :
IHM,
Informatique,
intelligence artificielle,
traitement données
Référence : 104714